۱۰ ابزار و چارچوب مبتنی بر جاوا برای هوش مصنوعی مولد

هیچ دلیلی نیست که توسعه‌دهندگان پایتون تمام لذت را داشته باشند. اینجا ۱۰ ابزار محبوب مبتنی بر جاوا برای یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی در برنامه‌ها و جریان‌های کاری جاوای شما آورده شده است.

جاوا اولین زبانی نیست که بیشتر برنامه‌نویسان هنگام شروع پروژه‌های مرتبط با هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) به آن فکر می‌کنند. بسیاری ابتدا به پایتون روی می‌آورند زیرا تعداد زیادی چارچوب‌ها و ابزارهای مبتنی بر پایتون برای هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم داده موجود است.

اما جاوا نیز جایگاهی در هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و انقلاب هوش مصنوعی مولد دارد. این زبان همچنان برای بسیاری از توسعه‌دهندگان که مزایای فنی و اکوسیستم بزرگ آن را می‌پسندند، اولین انتخاب است. کسانی که ذهنیت «belt‑and‑suspenders» دارند، دوست دارند هر عنصر داده‌ای نوع دقیقی داشته باشد. ماشین مجازی آن‌قدر سریع و به‌خوبی مهندسی شده است که زبان‌های دیگر از آن استفاده می‌کنند. حتی برخی از علاقمندان پایتون کد خود را با Jython اجرا می‌کنند تا از سرعت JVM بهره‌مند شوند.

در طول این مدت، شرکت‌های Sun و Oracle به‌مدت سی سال نوآوری ارائه داده‌اند و Oracle به همراه پروژه OpenJDK به افزودن ویژگی‌های جدید ادامه می‌دهند، در اکثر موارد بدون اختلال در کدهای قدیمی. تمرکز سنتی جاوا بر پایداری و عملکرد، که آهسته اما ثابت است، گزینه‌های بسیاری برای کار با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین فراهم می‌کند بدون این‌که از امنیت کوکون به‌خوبی‌تایپ‌شده جاوا خارج شوید.

همان‌طور که این فهرست نشان می‌دهد، گزینه‌های بسیار خوبی برای تیم‌های مبتنی بر جاوا که نیاز به ادغام هوش مصنوعی در برنامه‌ها و گردش کار خود دارند، وجود دارد. دلیلی نیست که برنامه‌نویسان پایتون همهٔ لذت را داشته باشند.

Spring AI

در طول سال‌ها، Spring پایه‌ای معتبر برای ایجاد هر چیزی از برنامه‌های وب تا میکروسرویس‌ها فراهم کرده است. اکنون Spring AI سعی دارد با ارائه مجموعه‌ای از انتزاعات که فرآیند را سازماندهی و تعریف می‌کنند، وارد کردن هر نوع هوش مصنوعی به این محیط را ساده‌تر کند.

توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند با ارائه‌دهندگان اصلی مانند Anthropic و OpenAI تعامل داشته باشند، می‌توانند از انتزاع‌های Spring AI برای ادغام سریع مدل‌ها جهت انجام وظایفی مانند تکمیل گفت‌و‌گو یا نظارت استفاده کنند. همهٔ ارائه‌دهندگان مدل‌های اصلی، چه تجاری و چه متن‌باز، پشتیبانی می‌شوند.

توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند داده‌ها را به‌صورت محلی در یک پایگاه دادهٔ برداری ذخیره کنند، می‌توانند مستقیماً به هر یک از حدود دوازده گزینه‌ای مانند Milvus یا Pinecone متصل شوند. Spring AI داده‌ها را به داخل و خارج از جاسازی‌ها مدیریت می‌کند تا توسعه‌دهندگان بتوانند با اشیای جاوا کار کنند در حالی که پایگاه داده بردارهای خالص را ذخیره می‌کند.

Spring AI همچنین دارای ویژگی‌هایی برای کارهای مختلف است که به‌سرعت به استاندارد در توسعهٔ برنامه تبدیل می‌شوند. گفتگوهای چت می‌توانند به‌طور خودکار برای بازیابی بعدی ذخیره شوند. ویژگی ارزیابی مدل AI از ارزیابی متا مدل‌ها پشتیبانی می‌کند تا توهمات را کاهش دهد یا حداقل علامت‌گذاری کند.

LangChain4j

بسیاری از برنامه‌ها می‌خواهند پایگاه‌های دادهٔ برداری و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) را در یک پورتال ادغام کنند. اغلب یک LLM کافی نیست. فرض کنید یک مدل هوش مصنوعی مولد متنی تولید می‌کند و سپس یک LLM تولید تصویر آن را به تصویر می‌کشد. در ابتدای و انتهای این خطوط لوله، یک AI نظارتی نظارت می‌کند تا از عدم توهین به کسی اطمینان حاصل شود.

LangChain4j نسخهٔ جاوا‑محور LangChain است، چارچوبی محبوب در جوامع JavaScript و Python. کد به‌عنوان نقطهٔ مرکزی برای یکپارچه‌سازی تمام بخش‌های مختلفی که توسعه‌دهندگان نیاز دارند، عمل می‌کند. ده‌ها مدل و مخزن دادهٔ متفاوت با چند انتزاع استاندارد و قدرتمند همراه شده‌اند.

Deeplearning4J

توسعه‌دهندگان جاوا که به پروژهٔ طبقه‌بندی هوش مصنوعی می‌پردازند می‌توانند به اکوسیستم Eclipse Deeplearning4J (DLJ) مراجعه کنند که از طیف وسیعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین پشتیبانی می‌کند. داده‌های خام وارد می‌شوند و مدل کاملاً تنظیم‌شده‌ای که آمادهٔ تصمیم‌گیری است، تولید می‌شود.

هستهٔ سیستم libnd4j است، کتابخانه‌ای مبتنی بر C++ که اجرای سریع پایه‌های یادگیری ماشین را تضمین می‌کند. این کتابخانه توسط nd4j و Samediff هدایت می‌شود، دو بستهٔ گراف‌سازی، NumPy و عملیات‌های TensorFlow/PyTorch که می‌توانند به‌هم پیوسته شوند تا الگوریتم یادگیری ماشین پیاده‌سازی شود. جریان‌های داده توسط Apache Spark تعریف می‌شوند.

اگرچه چارچوب کلی توسط جاوا یکپارچه شده است، بسیاری از اجزای متحرک Deeplearning4J ممکن است به زبان دیگری نوشته شده باشند. خط لوله به گونه‌ای طراحی شده است که به آزمایش در بسیاری از زبان‌هایی که می‌توانند مستقیماً با JVM کار کنند، مانند Kotlin یا Scala، باز باشد. الگوریتم‌های پایتون می‌توانند مستقیماً در Python4j اجرا شوند.

این پروژه متن باز است و مستندات آن پر از مثال‌های خوب فراوان است که توانایی‌های اجزای آن را آشکار می‌کند.

Apache Spark MLib

دانشمندان داده که با مجموعه‌های بزرگ مسئله سر و کار دارند، مدت‌هاست به Spark، پروژهٔ Apache که برای پشتیبانی از تحلیل داده‌های مقیاس بزرگ طراحی شده، روی آورده‌اند. MLib لایهٔ اضافی‌ای است که برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین بهینه‌سازی شده است.

داده‌ها می‌توانند در هر مکان ذخیره‌سازی به‑سبک Hadoop ذخیره شوند. الگوریتم‌ها می‌توانند به هر یک از زبان‌های اصلی برنامه‌نویسی نوشته شوند. جاوا، اسکالا یا هر یک از زبان‌های متمرکز بر JVM به‌طبیعی مناسب هستند. اما کاربران Spark همچنین کدهای رابط برای استفاده از پایتون یا R اضافه کرده‌اند چون این زبان‌ها برای تحلیل داده بسیار محبوب هستند.

یکی از جنبه‌های مهمی که MLib را جذاب می‌کند، روتین‌های پیش‌ساختهٔ آن برای بسیاری از الگوریتم‌های کلاسیک یادگیری ماشین و تحلیل داده است—درخت تصمیم، خوشه‌بندی، روش حداقل مربع‌های متناوب و ده‌ها الگوریتم کلاسیک دیگر. محاسبات بزرگ مانند تجزیهٔ مقادیر منفرد ماتریس‌های عظیم می‌توانند بر روی چندین ماشین توزیع شوند تا سرعت همه چیز افزایش یابد. بسیاری از توسعه‌دهندگان نیازی به نوشتن کدهای زیاد ندارند.

Spark بقیه کارها را با خط لوله‌ای که برای فرآیندهای تکراری طراحی شده، انجام می‌دهد. توسعه‌دهندگان MLib به قدری بر سرعت تمرکز کرده‌اند که می‌گویند اغلب ۱۰۰ برابر سریع‌تر از MapReduce است. این همان جذابیت واقعی است.

Testcontainers

بخش بزرگی از اکوسیستم LLM در داخل کانتینرهای Docker اجرا می‌شود، بنابراین ابزاری که به مدیریت همهٔ آن‌ها کمک کند مفید است. Testcontainers کتابخانهٔ متن‌باز است که کانتینرهای شما را راه‌اندازی، خاموش و مدیریت ورودی‑خروجی و سایر کانال‌ها می‌کند. این یکی از آسان‌ترین راه‌ها برای ادغام LLMها با استک شما است. و اگر به پایگاه داده، سرویس بوس، پیام‌بر یا هر مؤلفهٔ رایج دیگری نیاز دارید، Testcontainers ماژول‌های پیش‌تعریف‌شدهٔ متعددی دارد که می‌توانند آن‌ها را فعال کنند.

GraalPy

بله، به نظر می‌رسد چیزی برای کد پایتون است و همین‌طور است. GraalPy نسخهٔ قابل‌یکپارچه‌سازی پایتون ۳ است که بهینه‌سازی شده تا اجرای کد پایتون داخل JVM را آسان‌تر کند. برنامه‌نویسان جاوا می‌توانند از تمام کتابخانه‌ها و ابزارهای پایتون بهره ببرند. GraalPy که ادعا می‌کند سریع‌ترین سرعت اجرا برای پایتون داخل JVM را دارد، بخشی از مجموعهٔ بزرگ‌تر GrallVM است که برای استقرار و نگهداری استک‌ها در ماشین‌های مجازی طراحی شده است.

Apache OpenNLP

یادگیری از متن نیاز به پیش‌پردازش فراوان دارد. چنین متنی باید از دستورات حروف‌چینی اضافی پاک شود، به بخش‌ها سازماندهی شود و به قطعات کوچک تقسیم گردد تا الگوریتم‌ها بتوانند معنا را از الگوها استخراج کنند. اینجاست که Apache OpenNLP وارد می‌شود، با بسیاری از الگوریتم‌های پایه برای ایجاد پایه‌ای مستحکم برای یادگیری ماشین.

ابزارها از تقسیم‌بندی و توکن‌سازی سطح پایین تا تجزیه و تحلیل سطح بالاتر را پوشش می‌دهند. امکانات اضافی مانند تشخیص زبان یا استخراج موجودیت‌های نام‌دار آماده‌اند تا در صورت نیاز به کار گرفته شوند. مدل‌هایی برای بیش از ۳۲ زبان در فایل‌های JAR OpenNLP گنجانده شده‌اند یا می‌توانید مدل‌های خودتان را آموزش دهید.

این ابزار به‌خوبی با اکوسیستم جاوا یکپارچه شده است. پروژه‌هایی مانند UIMA یا Solr در حال استفاده از OpenNLP برای کشف الگوهای متن زبان طبیعی هستند. یکپارچه‌سازی با Maven و Gradle راه‌اندازی را ساده می‌کند.

Neo4j

زمانی که برنامه به یک مخزن دادهٔ RAG نیاز دارد، Neo4j پایگاه دادهٔ گرافی است که می‌تواند این بار کاری را مدیریت کند. Neo4j هم‌اکنون از برنامه‌های گرافی مختلفی مانند کشف تقلب یا مدیریت شبکه‌های اجتماعی پشتیبانی می‌کند. پایهٔ قوی جاوایی آن، یکپارچه‌سازی برنامه‌های RAG و پایگاه‌های دادهٔ گرافی با استک‌های جاوا را در یک مخزن دادهٔ یکپارچه که به نام GraphRAG شناخته می‌شود، آسان می‌سازد.

Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP، از گروه Stanford NLP، مجموعهٔ دیگری از روتین‌های زبان طبیعی است که بیشتر کارهای مربوط به تجزیهٔ بلوک‌های بزرگ متن را انجام می‌دهد تا بتوان آنها را به یک الگوریتم یادگیری ماشین تغذیه کرد. این ابزار از تقسیم‌بندی تا نرمال‌سازی اجزای استاندارد گفتار مانند اعداد یا تاریخ‌ها را پوشش می‌دهد.

توسعه‌دهندگان به CoreNLP به‌دلیل دقت بالاتر و گزینه‌های پیش‌ساخته آن نگاه می‌کنند. مدل‌هایی برای تحلیل احساسات یا شناسایی ارجاع، به‌عنوان مثال، آمادهٔ استفاده هستند. الگوریتم‌ها و استراتژی‌های پیچیده‌تر تجزیه و تحلیل با ویژگی‌های پیشرفتهٔ کتابخانه به‌سپار راحت‌تر می‌شوند.

این بسته به‌راحتی می‌تواند با Gradle یا Maven گنجانده شود. مدل‌هایی برای نه زبان اصلی آمادهٔ استفاده هستند.

Jllama

گاهی اوقات منطقی است که مدل خود را در یک JVM که شما کنترل و نظارت می‌کنید اجرا کنید. شاید سخت‌افزار ارزان‌تر باشد. شاید حریم خصوصی و امنیت ساده‌تر باشد. راه‌اندازی LLM به‌صورت محلی می‌تواند مزایای زیادی نسبت به اعتماد به یک API دوردست در گوشه‌ای دور از ابر داشته باشد.

Jllama بسیاری از مدل‌های متن‌باز محبوب را بارگیری می‌کند و نتایج استنتاج را با آنها اجرا می‌دارد. اگر برنامهٔ شما به گفت‌و‌گو، تکمیل پرامپت یا یک API سازگار با OpenAI نیاز دارد، Jllama پاسخی ارائه می‌دهد. کد همچنین هر تعداد از مدل‌های پیش‌کوانت‌سازی‌شده مانند Gemma، Llama، Qwen یا Granite را دانلود و راه‌اندازی می‌کند.

کد از برخی جدیدترین ویژگی‌های جاوا مانند Vector API و افزونه‌های آگاه به SIMD استفاده می‌کند که می‌توانند اجرای موازی استنتاج LLM را سرعت بخشند. همچنین کد بار کاری را به بخش‌هایی تقسیم می‌کند که می‌توانند در میان منابع محاسباتی موجود در یک خوشه توزیع شوند.