摘要 本研究对比分析了2025年三大开源大模型LLaMA 2/3、Qwen和DeepSeek的技术特点。LLaMA 3采用优化的Transformer架构和分组查询注意力机制，显著提升推理效率；Qwen 3创新性地引入混合专家架构和可控思维模式切换机制；DeepSeek-R1则通过稀疏MoE架构和强化学习训练实现高效推理。在训练数据方面，三大模型分别使用15万亿、36万亿和超大规模的多语言语料。研

摘要 RAG（检索增强生成）技术通过结合信息检索与文本生成，有效解决大模型的知识过时、幻觉输出等问题。其架构包含离线知识库构建（文档加载、分割、向量编码存储）和在线问答推理（问题向量化、相似检索、增强生成）两大阶段。Spring AI作为企业级AI开发框架，深度集成Spring生态，适合需要事务一致性、安全合规的场景；LangChain则以其模块化设计支持多模型适配，适用于快速原型开发和复杂AI流

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Java开发者转型大模型开发指南摘要：本文为Java开发者提供系统的大模型转型路径，重点突出其工程化思维和系统设计能力的迁移优势。学习路径分为四个阶段：1)基础理论与Python工具链掌握(2-7周)；2)Java生态AI框架实战(4-6周)，包括LangChain4j和SpringAI的应用；3)大模型工程化开发(6-8周)，实现服务化封装与企业集成；4)模型训练优化技术(8-12周)。特别强调