Java + AI 工程化学习与实践项目

🎯 项目定位

本仓库用于系统记录我从 Java 后端基础 出发，逐步构建 Java + AI 工程化能力 的学习与实践过程。 项目目标不是堆叠技术名词，而是通过可运行代码 + 工程化实践，逐步具备真实企业场景下的开发与问题解决能力。

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一、我在做什么？

本项目以 常见业务场景下的工程化实践 为目标， 通过可运行的 Demo 与模块化项目， 逐步探索 Java 后端与 AI 能力的结合方式。

当前重点不在“完整系统”， 而在于 理解关键技术在工程中的角色、边界与取舍。

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二、为什么是 Java + AI？

在实际业务中，AI 并不是“替代后端”，而是对后端能力的延伸：

• Java 负责：系统稳定性、业务流程、数据与接口治理。
• AI 负责：自然语言交互、智能检索与生成能力。

本项目的核心目标是： 让 AI 能“被工程化地、安全地、可维护地”接入到 Java 系统中。

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三、项目结构说明

当前仓库以 学习阶段 + 能力模块 进行组织：

Java-AI-Project
├── Javase01-Exception   # Java 异常机制：防御性编程与稳定性
├── Javase02-Set         # 集合框架：数据去重与高效管理
├── Javase03-Map         # 集合框架：键值映射与缓存基础
├── Javase04-Stream      # Stream 流：声明式数据处理与清洗
├── Javase05-File        # IO / File：数据摄取与持久化
├── pom.xml              # Maven 依赖管理
└── README.md            # 项目总览

四、工程化学习原则

本仓库遵循以下长期原则：

1. README 驱动开发（RDD）

   • 在写代码前，先明确：我要解决什么问题？为什么要这样做？
   • 拒绝盲目编码，坚持“想清楚再动手”。

2. 真实提交记录

   • 每一次 Commit 都对应真实的功能点或逻辑优化。
   • 遵循 Conventional Commits 规范，拒绝无意义的“update”。

3. 可回溯、可复用

   • 允许遗忘，但必须能通过文档和代码快速找回思路。

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五、后续规划 (Roadmap)

Roadmap 会根据学习与实践情况动态调整，
当前阶段重点聚焦于 Java 基础与工程能力的打牢。

• Phase 1：Java SE + 工程基础（当前阶段）
• Phase 2：Spring Boot + Web 后端基础
• Phase 3：工程化增强（Redis / Docker / 模块化）
• Phase 4：Java + AI 工程实践
  • Spring AI 集成
  • RAG (检索增强生成) 落地
  • 向量检索实战
  • 流式响应 (Streaming) 交互

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六、代码仓库说明

由于大陆访问环境差异，本项目代码会同步维护在两个仓库：

• GitHub（主仓库）: https://github.com/revelnow/Java-AI-Project
• Gitee（镜像仓库）: https://gitee.com/theohhh/java-ai-project

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七、关于我

• 背景：计算机相关专业在读
• 目标：后端 / Java 实习与校招
• 当前重点：
  • Java 基础与工程素养
  • 算法与数据结构补强
  • AI 在后端中的工程化落地

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🧠 防遗忘附录 (Self-Reflection)

本附录用于记录开发过程中的关键思考，便于未来快速回顾。

我当时在做什么？

• 核心任务：______
• 主要目的：______
• 不这样做会出现：______

我一开始哪里想错了？

• 预想：______
• 实际：______

关键代码锚点

看到这行代码就能想起核心逻辑： // 你的关键代码片段