资源内容
尚硅谷精心研发的《硅谷AI链习室》教程,主要聚焦
中期技术栈的AI化项目实战,助力学习者强化单体框架技术栈应用能力,扩展业务思路,同时掌握 AI模型集成的核心思路与实操流程。
教程适合具备Java基础,了解SSM、Spring Boot、MySQL、Redis等基本概念,希望通过中期项目强化单体框架开发能力、学习AI模型集成逻辑,或想掌握“智能考试/刷题”类项目开发思路的学习者,做技术进阶、项目实践沉淀或求职技能补充。
项目优势清单:
- 强化单体框架全场景应用:围绕Spring Boot、SSM架构、MySQL 8.0、Redis缓存等核心技术,覆盖中期项目高频开发场景,从MinIO对象存储(管理视频、图片等学习资源)、Apache POI Excel批量处理(题目导入导出),到Jackson JSON数据解析(接口请求/响应处理),夯实框架实用技能,解决实际开发中的数据管理、资源存储痛点。
- 2. 实战AI集成核心思路:不依赖现成模型框架,采用WebClient网络通信方式对接Kimi API,带你完整体验Java+大模型交互全流程:从请求参数封装、网络请求发送,到返回数据解析、业务逻辑适配,亲手实操每一步,更易理解AI与
- 的融合逻辑,后续可复用到其他模型集成场景。
- 3. 项目类型优质,业务易理解:聚焦“智能刷题+智能考试+AI判卷”的教育类场景,业务逻辑贴近日常学习体验(如在线答题、成绩查询、自动批改),新手易上手;核心功能(如组卷、判卷、记录统计)通用性强,能快速理解业务设计思路。
- 4. 扩展性强,场景复用率高:项目核心架构可灵活扩展到多类场景,既能延伸为大学智能考试系统(课程测验、期末考核),也能适配企业技能测试(员工培训考核、岗位能力评估),甚至可调整为趣味测试(性格测试、星座测试),学完能举一反三应对多类项目开发需求。
- 教程主要内容:
- 核心内容拆解为四大模块,兼顾技术铺垫、框架强化、AI 集成与业务扩展,让学习循序渐进无压力。
- 1. 项目技术前置铺垫:针对项目用到的核心技术(如Spring Boot核心注解、MyBatis Plus 常用操作、Redis缓存基础、WebClient通信原理等)进行前置讲解,梳理技术要点与使用场景,无需额外东拼西凑资料,帮你快速衔接项目开发。
- 2. 单体框架实战强化:详解Spring Boot项目搭建、SSM分层开发逻辑;重点讲解MySQL 数据库设计(用户/题目/考试表结构)、Redis缓存优化(热门题目查询);实操MinIO资源存储、Excel批量导题、JSON数据处理,掌握中期项目必备的资源与数据管理技能。
- 3. AI集成与核心业务开发:手把手实现WebClient对接Kimi AI(智能出题、主观题自动判卷);开发“智能刷题/考试”核心功能(在线答题计时、防作弊监控、成绩统计),理解业务与技术的结合逻辑。
- 教程讲解思路:
- 中期项目的目标是“强化技术+理解业务+学会扩展”,因此教程设计不追求复杂架构,聚焦“实用+可复现”。
- 1. 技术部分:先做前置铺垫再进项目开发,每个功能(如MinIO存储、Excel导题)都从“业务需求→技术选型→代码实现→调试排错”逐步推进,帮你掌握“为什么用”和“怎么用”。
- 2. 业务部分:用“日常考试”类比项目流程,降低理解门槛;同时重点讲解核心模块的扩展逻辑,让你能举一反三。
- 3. AI集成部分:刻意避开现成框架,让你亲手处理通信与解析,真正理解“AI如何工作”,而非单纯调用接口。
- 教程目录:
- 01_硅谷AI链习室_教程简介
- 02_项目介绍篇_概述和技术选型说明
- 03_前置介绍篇_核心模块和接口介绍
- 04_前置介绍篇_数据库设计和项目逻辑模型图解释
- 05_环境准备篇_Linux和Redis启动检查
- 06_环境准备篇_Minio介绍和安装
- 07_技术准备篇_Mybatis_Plus_概述和快速体验
- 08_技术准备篇_Mybatis_Plus_实体类注解和排除属性
- 09_技术准备篇_Mybatis_Plus_通用Mapper和方法说明
- 10_技术准备篇_Mybatis_Plus_通用Service和方法使用
- 11_技术准备篇_Mybatis_Plus_条件构造器基本使用
- 12_技术准备篇_Mybatis_Plus_Lambda条件构造器基本使用
- 13_技术准备篇_Mybatis_Plus_条件构造器的条件化生效
- 14_技术准备篇_Mybatis_Plus_逻辑删除的支持
- 15_技术准备篇_Mybatis_Plus_分页插件的基本使用
- 16_技术准备篇_Mybatis_Plus_自定义方法使用分页插件
- 17_技术准备篇_Mybatis_Plus_Mybatisx的逆向工程
- 18_技术准备篇_Minio_概念普及和可视化操作
- 19_技术准备篇_Minio_代码进行文件处理
- 20_技术准备篇_Stream流_介绍和Filter动作
- 21_技术准备篇_Stream流_Map和Collect动作
- 22_技术准备篇_Stream流_综合小练习
- 23_技术准备篇_Knife4j_快速集成和使用
- 23_技术准备篇_Knife4j_配置注解详解
- 24_项目搭建_前后端项目搭建和测试运行
- 25_轮播图模块开发_接口介绍和数据库介绍
- 26_轮播图模块开发_查询所有以及忽略json配置
- 27_轮播图模块开发_查询激活状态的轮播图接口实现和联调
- 28_轮播图模块开发_修改轮播图状态接口实现
- 29_轮播图模块开发_删除轮播图接口实现
- 30_轮播图模块开发_查询轮播图详情接口实现
- 31_轮播图模块开发_总结Boot整合和Minio整合实践
- 32_轮播图模块开发_文件上传业务实现
- 33_轮播图模块开发_文件名去重和全局异常处理
- 34_轮播图模块开发_轮播图文件上传接口实现
- 35_轮播图模块开发_保存和更新以及轮播图模块中总结
- 36_题目类别模块开发_类别模块介绍
- 37_题目类别模块开发_查询所有分类和题目数量
- 38_题目类别模块开发_查询树状分类列表实现
- 39_题目类别模块开发_添加分类信息接口实现
- 40_题目类别模块开发_更新分类信息接口实现
- 41_题目类别模块开发_删除分类信息接口实现
- 42_题目管理模块开发_模块和表结构介绍
- 43_题目管理模块开发_题目分页多条件查询接口实现分析
- 44_题目管理模块开发_题目分页查询接口_方案1嵌套查询
- 45_题目管理模块开发_题目分页查询接口_方案2j实现以及1+n问题解决
- 46_题目管理模块开发_题目详情查询接口实现
- 47_题目管理模块开发_Redis集成和热门题目缓存
- 48_题目管理模块开发_题目保存接口实现
- 49_题目管理模块开发_题目更新接口实现
- 50_题目管理模块开发_题目删除接口实现
- 51_题目管理模块开发_热门题目接口实现
- 52_扩展内容_Java领域模型说明
- 53_题目批量管理模块开发_模块功能介绍
- 54_扩展内容_Poi介绍和Poi导出实践
- 55_扩展内容_Poi导入实践
- 56_题目批量管理模块开发_下载Excel模版接口实现
- 57_题目批量管理模块开发_预览Excel数据接口实现
- 58_题目批量管理模块开发_题目批量导入接口实现
- 59_题目批量管理模块开发_AI生成题目流程和模型交互方案梳理
- 60_题目批量管理模块开发_Moonshot模型基本概念介绍和模型对比
- 61_题目批量管理模块开发_Moonshot模型请求流程和apikey申请
- 62_题目批量管理模块开发_Webclient进行Moonshot模型请求和结果解析
- 63_题目批量管理模块开发_AI出题提示词设计和提示词生成方法导入
- 64_题目批量管理模块开发_AI出题接口分析和Webclient项目集成
- 65_题目批量管理模块开发_封装AI调用方法和重试代码设计
- 66_题目批量管理模块开发_AI出题接口的完整实现和结果解析
- 67_题目批量管理模块开发_AI出题接口测试和Maxtokens配置完善
- 68_试卷管理模块_试卷管理模块概述
- 69_试卷管理模块_获取试卷列表接口实现
- 70_试卷管理模块_手动组卷接口实现
- 71_试卷管理模块_智能组卷接口实现
- 72_试卷管理模块_试卷信息更新接口实现
- 73_试卷管理模块_试卷状态更新和删除接口实现
- 74_试卷管理模块_试卷详情接口实现_上
- 75_试卷管理模块_试卷详情接口实现_下
- 76_考试管理模块_考试模块概述
- 77_考试管理模块_开始考试接口实现
- 78_考试管理模块_获取考试记录详情接口实现
- 79_考试管理模块_提交考试接口分析和完成数据基本保存
- 80_考试管理模块_智能判卷业务分析和步骤梳理
- 81_考试管理模块_智能判卷业务实现和测试(没有判简答题)
- 82_考试管理模块_AI判题和AI考试点评功能完整实现
- 83_考试记录模块_模块以及考试记录分页查询接口实现
- 84_考试记录模块_考试记录分页查询接口测试和跨域问题解决
- 85_考试记录模块_考试记录详情和删除接口实现
- 86_考试记录模块_成绩排名功能接口实现
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