Java 后端工程师 · AI 转型中我是 Feng 同学，
我是 Feng 同学，
一个正在转型做 AI 应用的 Java 工程师
写了 10 年 Java， 在 AI 浪潮里我选择转身，而不是旁观—— 把后端底盘，变成 AI 落地的加速器。
BE
带着后端底盘转身
不是从零开始——微服务与高并发的硬功夫，都在身上。
高并发微服务分布式
AI
与其被替代，不如驾驭它
这一年 All-in AI 应用：把大模型真正用进生产。
RAGAgent微调推理部署
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一份会说话的作品集
技术博客 + 能聊我的 AI 助手，随时问。
10+ 文章实时问答
工程底盘稳
10 年 Java / Spring 生态实战，微服务、高并发与分布式架构都扛过生产级系统。
AI 应用落地
RAG、Agent、Prompt 工程、模型微调与推理部署，能把大模型真正接到业务里。
全链路交付
从需求拆解、架构设计到上线运维都做过，既能写代码也能想清楚为什么写。
技能矩阵
后端底盘 + AI 应用，两条腿走路。
Java 工程
Java 8 / 17Spring Boot / CloudMyBatis / MyBatis-Plus微服务 & 分布式高并发 & 性能调优JVM 原理 & 调优消息队列 (Kafka/RabbitMQ)MySQL / Redis / ES设计模式
AI / LLM
LLM 应用架构RAG & 向量数据库Agent / 工作流Prompt 工程模型微调 (LoRA/PEFT)推理部署 (vLLM/Ollama)PythonFunction Calling / MCP
前端 & 小程序
JavaScript / TypeScriptVue微信小程序淘宝 / 支付宝小程序微信公众号开发
工程化 & 基础设施
Git / MavenDocker / Jenkins CI-CDLinux / Nginx / TomcatShell / AwkSQL 调优 & 索引云服务 (主流公有云)
AI 技术雷达
不只列技能，更展示我正在跟进、也在用的前沿方向——这是转型中的差异化。
RAG / 检索85
Agent 编排78
模型微调65
推理部署62
Prompt 工程88
工程化底座92
正在关注的前沿
MCP 协议
标准化 Agent 工具层，少写一遍适配
多模态
图文 / 语音理解落进业务
推理优化
vLLM / 量化 / KV Cache
评测体系
用 Eval 驱动 AI 功能迭代
精选项目
全部项目 →个人 AI 分身站点
2026独立开发
基于 Next.js 的个人网站，内置一个能聊我简历与项目的 AI 助手（你正在看的就是它）。
- 演示模式基于简历知识库做关键词应答，零 API Key 可跑。
- 预留真实大模型接入点，配置即切换为生产级问答。
- 全站内容由单一数据文件驱动，改起来极快。
Next.jsLLMAI 助手
查看详情 →企业知识库 RAG 问答
2025后端 + AI 应用
把公司内部的文档、工单、FAQ 做成可问答的知识库，替代人工查文档。
- 混合检索（向量 + BM25）+ rerank，召回准确率显著提升。
- 自建评测集，每次改动可量化对比。
- 命中缓存 + 降级兜底，控制推理成本与稳定性。
RAG向量库Python
智能工单 Agent
2025架构 + 开发
用 Agent 工作流自动分类、补全、分派工单，把人工处理链路从 30 分钟压到 3 分钟。
- 模型通过 Function Calling 主动调内部接口。
- 失败自动重试与人工兜底，保证不卡死。
- 全流程可观测，每一步都留痕。
Agent工作流工具调用
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一个 Java 工程师的 AI 转型实战路径
别再问「Java 转 AI 要不要从头学数学」。真正有效的路径，是把你已有的工程能力平移到 AI 应用层。
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RAG 上生产环境的 7 个坑
Demo 里的 RAG 和生产的 RAG 是两回事。这 7 个坑，每一个都值得你在上线前踩一次——在测试环境。
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用 Java 也能写 Agent：Spring AI 初探
谁说 Agent 只能用 Python？Spring AI 让 Java 工程师用熟悉的 Spring 风格快速接入大模型与工具调用。
AgentJavaSpring AI
AI ASSISTANT ONLINE
别只看简历，直接和我聊聊
这个站点内置了一个能回答你问题的 AI 助手，基于我的真实经历与资料。无论你想了解我的技术、项目，还是随便聊聊，都可以直接问「你为什么转 AI」「你做过什么项目」。
和我聊聊 →随时可用 · 无需登录