本文介绍了专为Java开发者打造的智能编程辅助插件——JavaAI，深度集成于IntelliJ IDEA。JavaAI通过自然语言理解，实现从需求描述到代码生成的全流程自动化，具备智能引导、智能会话、SQL Chat等功能，有效提升开发效率。文章还详细介绍了JavaAI的安装和使用方法，并以开发电商后台管理系统为例，展示了其强大的实际应用能力。JavaAI分为基础版和专业版，专业版提供更高代码生成采纳率和不限量的token，是Java开发者的得力助手。

当今时代各种AI编程工具层出不穷，在IDEA中也有不少AI编程插件，那么有没有专门为Java开发者打造的AI编程工具呢？今天给大家分享一款这样的AI编程工具JavaAI，一天助你成为Java开发高手！

飞算JavaAI简介

飞算JavaAI是一款专为Java开发者打造的智能编程辅助插件，深度集成于IntelliJ IDEA，致力于通过AI技术重塑Java开发体验。从写代码到描述需求，让开发者专注于创造价值，而非重复劳动。

JavaAI的核心能力如下：

• 智能引导：用自然语言描述需求，AI自动完成从设计到代码的全流程。
• 智能会话：具备感知、决策、执行、验证能力的AI编程专家，内置智能体具备自主感知工程上下文、调用工具、执行编程任务、完成问题修复和结果验证的能力。
• SQL Chat：程序员的SQL 翻译官，无需记忆复杂的SQL语法，通过自然语言描述即可生成安全可执行的SQL代码。
• AI工具箱：十大AI工具一站式解决企业级开发痛点，涵盖项目文档生成器、框架升级器、Java整洁器、框架迁移器等。

下面是使用JavaAI开发项目的效果图，和IDEA还是很搭的！

安装

在IDEA中安装JavaAI插件非常简单，这里给大家分享两种方式，总有一种适合你！

方式一

直接从插件市场搜索JavaAI然后安装，插件有100M左右大小，需要耐心等待一会。

方式二

当然你也可以下载JavaAI的离线安装包进行安装，下载地址：https://www.feisuanyz.com/install

下载完成后会获得一个zip压缩包，在IDEA的设置->插件中选择从磁盘安装插件即可。

使用

接下来介绍下JavaAI在实际项目中的使用，以基于现有的SpringBoot项目脚手架，开发一个电商后台管理系统为例。

• JavaAI插件安装完成后，我们可以点击IDEA右侧的飞算按钮来打开它，我们可以看到底部有智能问答、Java chat、智能体等功能，这里我们选择智能体；

• 我这里先准备了一个SpringBoot项目脚手架（mall-tiny），我想基于这个脚手架去开发一个电商后台管理系统，我先输入如下提示词；

这是一个基于SpringBoot的脚手架，整理下这个项目的开发规范，保存到项目根目录下。

• 首先我们得让JavaAI知道开发规范，它才能更规范地开发项目，不一会儿JavaAI给我生成了一份详细的开发规范文档，并输出了总结；

• 我详细看了下这份开发规范文档，开发的各种方面都考虑到了，感觉内容很全，由于内容太全了这里就给大家看下文档的目录吧；

• 里面的目录结构和模块划分原则都理解得很到位，和脚手架里的一致！

• 各种命名规范也整理的很不错，如果按照这个规范来开发，项目代码肯定不会差！

• 之后我就让JavaAI按照这个规范来规划系统开发了，我输入了如下提示词；

我现在想基于当前的脚手架，按照之前整理的开发规范，开发一个电商后台管理系统，添加商品、订单、会员等管理功能，规划下开发方案，文档保存到项目根目录下。

• 一段时间后，JavaAI生成了开发方案，看了下方案基本没问题，我就让它先开发一个商品模块试试；

• 经过一段时间的编码后，JavaAI完成了开发工作，还生成了一份商品模块使用文档，非常贴心！

• 这里我打开新开发的商品模块代码看了下，代码结构和之前项目里的完全一致，代码风格也相同，看样子是按照项目之前的开发规范进行开发的；

• 然后我把项目运行起来，运行过程中也没啥问题，访问下项目的API文档页面，商品模块对应的API文档已经可以成功展示了！

版本对比

JavaAI有个人基础版和个人专业版两个版本，专业版的代码生成采纳率高达70% → 90%，而且token是不限量的，能力差异对比可以参考下图！

总结

对比通用型AI编程工具Qoder，JavaAI作为Java垂直领域的AI编程助手，它具有为Java Web项目量身定制的智能引导，在AI工具箱中有Java整洁器、Java依赖修复器、框架升级器等Java项目专属功能。如果你正在寻找一款真正懂Java的AI编程助手，不妨试试JavaAI！

官网地址

https://www.feisuanyz.com/home

小白/程序员如何系统学习大模型LLM？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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