本文为Java和Python程序员提供了一条清晰的转型大模型开发的实用路线。文章首先强调了基础知识的重要性，如高等数学和机器学习算法，然后介绍了如何利用Spring AI和LangChain等工具进行实践。对于Java开发者，文章详细介绍了如何使用Spring Boot框架和IntelliJ IDEA进行大模型开发，包括添加依赖、配置文件和编写控制器。对于Python开发者，则介绍了如何使用langchain库和FastAPI框架进行大模型开发。文章最后讨论了Java和Python在大模型开发中的优缺点，并鼓励读者根据自己的实际情况选择合适的技术栈。
注意不是标题党，这篇文章会告诉你一个Java程序员怎么去转大模型开发，同样也会告诉你一个Python程序员怎么转大模型开发。当然应该怎么走，你可能直接去找大模型，然后问：Java程序员怎么去转大模型开发 or Python程序员怎么去转大模型开发，它会告诉你：
1、先学基础知识，让你看看高数，数分等课程，
2、学习机器学习相关的基础(如逻辑回归、决策树、随机森林)。十大机器学习算法等等。
3、然后再去看看Transformer等…
不想写了,这个路线太漫长了，真的等你学会了，黄花菜都凉了，大模型又变了，你又得学，哈哈…。
前面不久就流传了一段话，真的很形象。
求求你们了，别再整新玩意儿了Manus没用过，OpenCode还没装，Cowork还没捂热，又来个Clawdbot.前脚Remotion干翻剪映，后脚Pencil打倒Figma,去年前端已死，今年iOS爆发。上周嘲笑苹果，这周下单Mac,每天都革了昨天的命，日日都是AGI...学习和选择新工具的目的是为了搞出一个有用的东西来，而不是为了等着学习下一个工具啊!!这里我就针对Java和大数据分别给一个实际的操作方向，跟着这个方向走就行，你的视线会更加清晰。
Java开发者
对于一个Java开发者，那你一定很熟悉Springboot和Springcloud，如果你是一个Java开发者你可能会这两个框架，就能找到一个不错的工作，如果你工作时间久了，说不定现在是一个leader了，对于一个leader，你学习的时间一般不够的，看看这篇，或者花点小钱跟着老师学习，对于你而言利益才最大化。当然我这篇需要是给适配小白的哈，话不多说，直接开干。
第一步，打开网站：https://docs.spring.io/spring-ai/reference/index.html，先看看这个文档，记住下面的图(当然，里面很多图，都值得记住)
第二步，打开IntelliJ IDEA Community Edition这个软件。
第三步，打开这个网站https://start.spring.io/，并按下图要求填写。
第四步，下载并把源码加载到Idea中，如下图所示第五步，看下第一步的官方文档，添加下面的依赖。<dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId> <version>${spring-ai.version}</version> </dependency>第六步，在resource目录下创建一个application.properties文件，内容如下：spring.application.name=spring-ai-demoserver.port=8088spring.profiles.active=devlogging.level.org.springframework.ai.openai=DEBUGlogging.level.org.springframework.web.client=DEBUG spring.ai.openai.api-key=sk-mugdcopodnmzabvwstyliyrholeodutsevmqokapumpdtdrzspring.ai.openai.base-url=https://api.siliconflow.cn/spring.ai.openai.chat.options.model=Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct第七步，写一个controller，如下：public class ChatController { / * 方式一： 直接使用OpenAiChatModel方式 * spring ai 文档： https://docs.spring.io/spring-ai/reference/1.0/api/chat/openai-chat.html */ private final OpenAiChatModel chatModel; @Autowired public ChatController(OpenAiChatModel chatModel) { this.chatModel = chatModel; } / * 非流式输出 * curl验证： curl --location 'http://localhost:8089/ai/generate?message="springboot ai 是什么？"' * */ @GetMapping("/ai/generate") public Map<String, String> generate(@RequestParam(defaultValue = "Tell me a joke") String message) { return Map.of("generation", chatModel.call(message)); }第八步，启动你的springboot程序，并使用postman测试一下是不是稳了啊，其实就这么简单，你说难吧，它真不难，你说容易吧，也不容易，比较大模型开发的内容很多，也不是一时就能学会了。
上面的Python开发者可能会疑惑，脑子有洞？一个大模型调用整的这么麻烦？，哈哈…用Java去写大模型开开发确实不是很合适。现在我们就站在Java开发者角度去学习下Python的怎么玩大模型。
Python开发者
如果你是一个Python开发者，像Flask、FastApi、Django等等框架你应该是摸得滚瓜烂熟了，可能也和Java开发者一样，都是一个小leader了，可能你也早已经接触了大模型了，不过我写这个的时候就当你们都没有接触过哈，咱们也跟spring ai一样学习，一步一步的开始。
第一步：安装Python 省略............. 第二步：安装langchain打开这个地址：https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/overview，这里注意一下，安装langchain1.x的版本哈。
pip install -U langchain第三步：打开Pycharm 创建一个demo.py，内容如下：from langchain_openai import ChatOpenAIllm = ChatOpenAI( model=model_name, # 新版本更适配 ReAct temperature=0.1, api_key=api_key, base_url=base_url)response = llm.invoke("Spark原理")print(response)第四步：执行结果可能你又会说，你这就一个测试，没有使用web端api，哥哥，这个只需要把代码封装在一个函数中，并使用fastapi即可，如果这一块也还不熟，可以私聊我。
总结
可能你会觉得，这不就入门么？我也很肯定的回答你，毛都没有，springai里面的内容不是入门，它包含了RAG、MCP等等使用方式，这些都是需要自己去实践，不断去是错(偷偷告诉你，你按我的步骤实践，你都会出现各种问题)。
对于Java开发者，你学好Spring AI ,Spring AI Alibaba ，AgentScope，基本就可以找到一份不错的大模型开发工作。
对于Python开发者，你学好Langchain、LlamaIndex等库也可以找一份不错的大模型开发工作(注意是等，因为python的东西比Java的多)。
现在我们讨论一下Java和Python哪个更适合大模型开发，我个人意见是Python，但是这不是由个人决定的，这个是由你所在公司的Leader所决定，可能他就觉得Java是最适合的，那你也没办法，你也得硬着头去做。
嘿嘿，看看你得意见？留言撩撩
话已至此了，如果你有兴趣，或者觉得我还不错，可以私撩我。
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但是具体到个人，只能说是：
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