AI 全栈产品 路线
AI 产品工程：从 0 到 1
用 Spring Boot 3 + Spring AI / FastAPI 与 Next.js，从需求分析、架构、数据库、权限到上线，驱动标杆 AI 产品全栈交付。
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学习进度
— / 12节
履约学法：进入课节后先看「本课任务」→ 复制 Prompt 到 AI 编程工具 / AI 大模型改项目 → 跑验收 → 点「标记本课完成」→ 再展开概念卡。 仓库与 tag 可稍后补齐，先把任务目标跑通。
最终作品 · Capstone Project
6 大全栈真实商业级 AI 标杆产品
带生产级鉴权、Token 计费、多租户隔离、Docker 容器编排与 CI/CD 自动化部署。
Spring Boot 3Spring AINext.js 15PostgreSQLDocker Compose
适合人群：想做完整 AI 商业项目、准备大厂求职作品集、独立全栈开发者
这门课学完，简历可以怎么写？STAR 亮点
- 负责从产品需求 PRD、E-R 建模到前后端流式全栈落地，实现 6 款标杆 AI 产品的工业级代码封装。
- 基于 JWT 与 RBAC 实现多租户数据权限隔离与 Token 消耗动态记账，保障企业数据安全性。
- 编写标准 Dockerfile 与 Docker-Compose 编排文件，配置自动化 CI/CD 与反向代理，实现一键生产部署。
学完即进入模拟考核去 AI 模拟面试此项目
面试官可能问什么？（高频真题直击）
针对本工程的核心考核点，提前演练答题框架与技术细节。
Q1做全栈 AI 项目时，Spring AI 与 Python 生态（LangChain/LlamaIndex）如何做技术选型？
答题思路：Java 在企业级权限、事务、并发、多租户与微服务治理上极具优势；Python 在前沿算法、实验原型上更快捷。生产环境常以 Java 作为业务调度中台。
Q2如何保证高并发场景下多个用户流式响应的系统稳定性与连接数控制？
答题思路：采用响应式 WebFlux 或异步非阻塞 I/O，设置单用户并发流式连接数限流，增加网关超时控制与空闲连接主动回收。