Python開發者獨享AI話語權的時代該結束了。以下十款高人氣Java工具，將助你將AI深度集成到Java應用與工作流中。?

盡管Java并非大多數程序員構建AI/ML項目的首選語言——畢竟Python擁有更龐大的AI/ML框架生態——但Java在AI、機器學習及生成式AI革命中仍占據重要席位。其技術優勢和廣泛的生態系統使其成為許多開發者的首選，尤其是那些偏好嚴格類型定義和JVM高性能的開發者。甚至部分Python愛好者也會通過Jython運行代碼以發揮JVM的速度優勢。

歷經Sun與甲骨文三十年的持續創新，加之OpenJDK項目的持續演進，Java在保持向下兼容的同時不斷引入新特性。這種"穩健優先"的理念，使得開發者無需離開熟悉的強類型Java環境，即可獲得豐富的AI/ML解決方案。

配合以下工具清單，我們堅信Java團隊完全能高效實現AI集成；換言之，Python開發者獨享AI話語權的時代該結束了。

1.Spring AI?

多年來，Spring一直是構建從Web應用到微服務各類項目的可靠基礎。如今Spring AI通過提供一套組織AI集成流程的抽象層，進一步簡化了將任意類型AI引入該生態的可能。

開發者可通過Spring AI抽象層快速集成Anthropic、OpenAI等主流提供商的模型，處理聊天補全、內容審核等任務。所有主流商業及開源模型均受支持。

需要本地存儲向量數據時，可直接接入Milvus、Pinecone等十余種數據庫。Spring AI會自動處理嵌入向量的序列化/反序列化，確保開發者在操作Java對象的同時，由數據庫存儲純向量數據。

Spring AI還內置了多項現代應用開發標配功能，包括自動存儲聊天記錄以便追溯、AI模型元評估功能以減少/標記模型幻覺等。

2.LangChain4j?

許多應用需要將向量數據庫與多個大語言模型（LLM）整合到統一門戶。例如生成式AI模型輸出文本后，圖像生成LLM進行配圖，且全流程由審核AI監控內容合規性。

LangChain4j是JavaScript/Python社區中極具人氣的LangChain框架的Java實現版本。它通過強大的抽象層將不同模型和數據存儲統一整合。數十種模型與數據存儲通過標準化接口捆綁，共同構成開發中樞。

3.Deeplearning4J?

面對AI分類任務的Java開發者，可求助于Eclipse Deeplearning4J（DL4J）生態。該框架支持廣泛的機器學習算法，輸入原始數據即可輸出調優后的決策模型。

核心引擎libnd4j采用C++編寫，確保核心ML原語的高效執行。通過nd4j（數值計算）和Samediff（自動微分）兩大模塊、NumPy以及TensorFlow/PyTorch的可鏈接操作實現算法。數據流則由Apache Spark負責定義。

盡管框架統一使用Java接口，但Deeplearning4J亦支持多語言實驗——Kotlin、Scala等JVM語言可直接交互，Python算法可通過Python4j運行。開源項目文檔提供了豐富示例。

4.Apache Spark MLib?

處理大規模數據集的數據科學家長期依賴Spark這一Apache項目，而MLlib正是其專為機器學習算法優化的擴展層。

數據可存儲于任何Hadoop風格存儲系統。算法可以用任何一種主要語言進行編碼。Java、Scala或任何以JVM為中心的語言均可支持。此外，Spark用戶也添加了膠水代碼來使用Python或R，借此享受這兩種語言在數據分析領域的優勢。

MLlib的核心吸引力在于預置了決策樹、聚類、交替最小二乘等經典算法。像大量矩陣的奇異值分解這樣的大型計算可以分布在多臺機器上，在極大提升性能的同時，開發者甚至無需編寫大量代碼。Spark的迭代式流水線設計，亦使得MLlib速度較MapReduce快百倍。

5.Testcontainers?

多數LLM運行在Docker容器中，因此容器管理工具也非常重要。Testcontainers是開源的容器生命周期管理庫，可輕松啟動/關閉容器并管理IO通道，是集成LLM的最簡方案。其預置模塊還支持數據庫、消息隊列等常見組件的快速部署。

6.GraalPy?

從名稱上看，GraalPy似乎專為Python設計，但實則不然。GraalPy是優化后的Python3嵌入版本，可在JVM內高效運行Python代碼。Java開發者可借此利用全部Python生態，且項目宣稱保持著JVM內Python的執行速度紀錄。作為GraalVM項目的一部分，GraalPy旨在簡化虛擬環境中的技術棧部署。

7.Apache OpenNLP?

文本學習離不開大量預處理任務：清除排版指令、分段、分塊等。Apache OpenNLP提供基礎算法構建ML基礎，涵蓋從分詞到句法分析的全流程。

其工具涵蓋了從低級分割和令牌化、再到高級解析的各個領域。語言檢測與命名實體提取等附加功能可以根據需要隨時部署。OpenNLP的JAR文件中直接提供超過32種語言的模型，開發者也可以從零訓練自己的模型。

這款工具與Java生態系統集成良好。UIMA及Solr等多個項目已經在利用OpenNLP來解鎖自然語言文本中的模式。與Maven和Gradle的集成也使其啟動變得格外簡單。

8.Neo4j?

當應用需要檢索增強型（RAG）數據存儲時，圖數據庫Neo4j就成了絕佳解決方案。其Java基礎使其能輕松整合RAG應用與圖數據庫，提供統一的GraphRAG存儲方案。

9.Stanford CoreNLP?

斯坦福NLP團隊開發的CoreNLP提供另一套NLP工具鏈，可處理文本分割、標準化（如數字/日期）等任務。

開發者對其高精度預置模型（如情感分析、指代消解）和高級解析算法普遍贊賞有加。該庫的高級功能也降低了復雜解析算法與策略的實現門檻。CoreNLP支持九大主要語言，且可與Gradle/Maven輕松集成。

10.Jllama?

在某些特定場景下，依托本地可控JVM運行模型往往較調用遠程云API更具優勢，例如硬件成本低、隱私安全可控。Jllama還可加載Gemma、Llama、Qwen、Granite等開源模型進行推理，并支持聊天、提示補全、OpenAI API兼容等功能。

項目代碼利用到一系列最新Java特性，比如Vector API和支持simd的擴展，這些擴展可以加速LLM推理的并行執行。其代碼還將工作負載劃分為多個部分，并將其分布在集群中的可用計算資源之上。

原文標題：??10 Java-based tools and frameworks for generative AI??，作者：Peter Wayner