ai-code-helper
ai-code-helper 是一款专为开发者打造的智能编程学习与求职辅导机器人，由程序员鱼皮基于 Spring Boot 3.5、Java 21 及 LangChain4j 框架精心构建。它旨在解决开发者在技术学习路径规划、代码疑难解答以及求职面试准备中遇到的痛点，提供从简历优化到高频面试题解析的一站式支持。
该项目非常适合希望掌握 AI 应用开发技能的 Java 工程师、寻求提升编程效率的学生，以及准备技术面试的求职者使用。通过实战该项目，用户不仅能获得个性化的学习建议，还能深入理解企业级 AI 应用的开发流程。
其技术亮点在于全面集成了 LangChain4j 的核心能力：支持流式对话以提供流畅的打字机体验；利用 RAG（检索增强生成）结合本地知识库输出精准答案；具备 Tool Calling 工具调用与 MCP（模型上下文协议）支持，可实时抓取最新面试资讯与技术动态；同时内置输入安全防护机制，确保交互内容合规。作为开源实战项目，ai-code-helper 不仅是一个实用的辅助工具，更是开发者进阶 AI 全栈能力的优质学习范本。
使用场景
刚入职的 Java 后端新人小林，正面临转正答辩压力，急需在两周内补齐 Spring Boot 3 新特性知识并优化简历以应对内部竞聘。
没有 ai-code-helper 时
- 学习路径迷茫：面对海量技术文档不知从何下手，缺乏针对个人基础的个性化学习路线规划，效率极低。
- 求职准备低效：手动搜索面试题耗时费力，难以获取最新的高频考点，简历优化缺乏专业指导，只能凭感觉修改。
- 代码答疑滞后：遇到复杂报错时，需在多个论坛间切换查找答案，往往得不到结合项目上下文的精准代码示例。
- 交互体验割裂：传统问答无法保留多轮对话记忆，每次提问都要重复背景信息，且等待响应时间长，打断开发思路。
- 信息安全隐患：直接将公司代码片段粘贴到公共 AI 平台存在泄露风险，缺乏企业级的输入安全防护机制。
使用 ai-code-helper 后
- 定制成长路线：ai-code-helper 基于 RAG 检索增强生成技术，为小林生成专属的 Spring Boot 3 学习地图，按部就班提升技能。
- 智能求职辅导：内置的面试题搜索工具实时抓取最新考题，AI 导师针对性解析高频难点，并一键优化简历亮点，显著提升竞争力。
- 精准代码解惑：利用 LangChain4j 的工具调用能力，直接提供符合当前项目规范的修复代码，实现“秒级”技术答疑。
- 流畅流式对话：支持 SSE 服务端推送与打字机效果，完整保留会话记忆，让多轮技术探讨如真人交流般自然顺畅。
- 安全合规保障：独有的输入安全护轨自动拦截敏感代码上传，确保在享受 AI 便利的同时，严守企业数据安全红线。
ai-code-helper 不仅将小林的备考周期缩短了一半，更通过全栈 AI 实战能力赋能，助其成功通过竞聘成为团队核心骨干。
运行环境要求
未说明
未说明
快速开始
🤖 AI 编程小助手 - LangChain4j 实战项目
基于 LangChain4j + 通义千问的 AI 智能编程学习与求职辅导机器人
大家好，我是程序员鱼皮。现在 AI 应用开发可以说是程序员必备的技能了，求职时能够大幅增加竞争力。之前我用 Spring AI 带大家做过一个 开源的 AI 超级智能体项目，这次我来带大家快速掌握另一个主流的 Java AI 应用开发框架 LangChain4j。
这个教程项目也是我精心设计，拒绝枯燥的理论，而是用一个编程小助手项目带大家在实战中依次学习 LangChain4j 的主流用法。看完这个教程，你不仅学会了 LangChain4j，还直接多了一段项目经历，岂不美哉？
项目视频教程：https://bilibili.com/video/BV1X4GGziEyr
文字教程：https://mp.weixin.qq.com/s/7cNh7ndeiWiHBjnkTkz_Zg （在公众号程序员鱼皮的文章）
更多鱼皮原创项目教程、编程学习路线可以在 编程导航学习网 获取。
⭐ 如果这个项目对您有帮助，请给鱼皮一个 Star，这会激励我继续爆肝输出更多干货教程，万分感谢！
本项目中，会话记忆、结构化输出、RAG、工具调用、MCP、护轨、可观测性、AI 代码生成等等，都有从 0 的讲解和实践。
✨ 项目介绍
定位
- 编程学习导师: 提供清晰的学习路线规划和个性化建议
- 求职面试助手: 涵盖简历优化、面试技巧、高频题目解析
- 代码答疑专家: 实时解答编程技术问题，提供代码示例
技术
AI 服务
- LangChain4j集成: 采用业界领先的AI应用开发框架
- 通义千问模型: 基于阿里云大模型，专业可靠
- 流式响应: 实时打字机效果，提升用户体验
安全机制
- 输入安全防护: 检测敏感内容，确保应用安全
工具集成
- RAG检索增强: 结合本地知识库，提供精准答案
- MCP协议支持: 模型上下文协议，增强AI能力
- 面试题搜索: 实时抓取最新面试题目
- Web爬虫工具: 获取实时技术资讯
🚀 快速开始
环境要求
- Java: JDK 21+
- Node.js: 16.0+
- Maven: 3.6+
- 通义千问API: 需申请API密钥
- Big Model API: 需申请API密钥
启动步骤
1. 后端启动
# 克隆项目
git clone <repository-url>
cd ai-code-helper
# 配置API密钥
# 编辑 src/main/resources/application.yml
# 填入您的通义千问 API 和 Big Model API 密钥
# 启动后端服务
mvn spring-boot:run
2. 前端启动
# 进入前端目录
cd ai-code-helper-frontend
# 安装依赖
npm install
# 启动开发服务器
npm run dev
3. 访问应用
- 前端地址:
http://localhost:5173 - 后端API:
http://localhost:8081/api
技术架构
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ Vue.js 前端 │────│ Spring Boot │
│ - 聊天界面 │ │ 后端服务 │
│ - 实时流式 │ │ - RESTful API │
│ - Markdown │ │ - SSE 推送 │
└─────────────────┘ └─────────────────┘
│
┌─────────────────┐
│ LangChain4j │
│ - AI服务层 │
│ - 工具集成 │
│ - 安全防护 │
└─────────────────┘
│
┌─────────────────┐
│ 通义千问API │
│ - 对话模型 │
│ - 嵌入模型 │
│ - 流式输出 │
└─────────────────┘
核心模块
AiCodeHelperService: 核心对话服务QwenChatModelConfig: 模型配置管理RagConfig: 检索增强配置McpConfig: 模型上下文协议InterviewQuestionTool: 面试题搜索SafeInputGuardrail: 输入安全防护ChatModelListener: 对话监听器
致谢
- LangChain4j - 强大的AI应用开发框架
- 阿里云通义千问 - 优秀的大语言模型
- Spring Boot - 简化的Java开发框架
- Vue.js - 渐进式JavaScript框架
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