资源介绍
模型与机器学习实战 (中英双语电子书）
电子书格式: epub，pdf
在企业级 Java 开发领域，人工智能技术的融合已成为驱动创新的核心动力，但 Java 开发者往往面临着 AI 学习门槛高、资源适配性差、生产级集成难等痛点。本书专为 Java 开发者量身打造，无需切换编程语言或牺牲系统稳定性，即可掌握在 Java 企业环境中构建生产级 AI 解决方案的核心能力。
全书以实用性为核心，搭建起 AI 与企业级 Java 开发的桥梁，既避免深奥的理论堆砌，又聚焦真实业务场景的落地实践。开篇从 AI 基础概念切入，清晰梳理人工智能、机器学习、深度学习与生成式 AI 的层级关系，详解大语言模型（LLMs）的核心机制、架构分类（编码器型、解码器型、编码器 - 解码器型）及参数优化逻辑，帮助 Java 开发者快速建立 AI 技术认知体系。
核心内容围绕 Java 生态的 AI 集成展开，覆盖四大关键维度：首先是提示工程与上下文管理，教授如何构建高效提示词、运用零样本 / 少样本提示、思维链推理等技巧，让 LLMs 精准响应业务需求；其次是向量嵌入与向量数据库应用，详解嵌入向量的生成原理、相似度计算方法，以及如何通过向量存储实现语义搜索、文档检索等功能；再者是本地模型部署与推理 API 开发，介绍 Ollama、Podman Desktop、Jlama 等工具的本地部署方案，以及基于 DJL 框架开发 REST 和 gRPC 推理接口的实操步骤；最后是 LangChain4j 框架的深度应用，包括内存管理、数据增强、工具调用、RAG（检索增强生成）架构实现等企业级必备技能。
针对企业级开发的核心诉求，本书特别强调稳定性、安全性与可扩展性。在架构设计部分，提供 AI 与微服务、云原生应用的集成方案，涵盖 API 网关、访问控制、监控可观测性等关键组件；在安全防护方面，详解输入验证、输出过滤、提示注入防御等机制，帮助开发者规避 AI 应用的安全风险；在工程实践层面，结合 Quarkus、Spring Boot 等主流 Java 框架，提供完整的项目示例，包括欺诈检测系统、主题公园聊天机器人、语义搜索平台等真实场景的实现代码。
本书适合希望拓展 AI 技能的 Java 开发者、寻求 AI 落地方案的 IT 从业者，无论是资深开发者还是技术新手，都能通过书中的代码示例、架构设计指南和最佳实践，快速将 AI 能力融入现有 Java 项目，构建出高效、可靠、安全的企业级 AI 应用。书中所有示例均基于开源工具与标准协议，确保代码可复用、部署可落地，助力 Java 开发者在 AI 浪潮中保持技术竞争力。