Aunque Python es la primera opción de muchos desarrolladores para proyectos que involucran inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), Java también juega un papel importante en la revolución de la IA generativa.
Si bien muchos desarrolladores recurren a Python debido a la vasta cantidad de herramientas y frameworks disponibles, Java sigue siendo una opción preferida por su rendimiento y estabilidad.
A lo largo de los años, herramientas y frameworks han sido creados para permitir que Java también participe en este campo.
A continuación, te presentamos 10 herramientas y frameworks Java populares que permiten integrar IA en tus aplicaciones y flujos de trabajo.
1. Spring AI
Spring es un framework ampliamente respetado para crear aplicaciones web y microservicios.
Ahora, con Spring AI, los desarrolladores pueden integrar fácilmente IA en sus aplicaciones de Spring mediante un conjunto de abstracciones que definen el proceso.
Los usuarios pueden interactuar con proveedores de modelos populares como Anthropic y OpenAI para integrar tareas como la completación de chats o la moderación de contenido.
Además, permite la conexión directa con bases de datos vectoriales como Milvus o Pinecone.
2. LangChain4j
LangChain4j es la versión en Java del popular framework LangChain, utilizado para integrar bases de datos vectoriales y LLMs en un solo portal.
Es ideal para aplicaciones donde se combinan diferentes modelos de IA, como un modelo de generación de texto seguido de un modelo de generación de imágenes.
LangChain4j ofrece abstracciones que unifican todos estos componentes de manera sencilla.
3. Deeplearning4J
Para proyectos de clasificación de IA, los desarrolladores Java pueden recurrir a Deeplearning4J (DL4J) que soporta una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático.
Esta herramienta está construida sobre libnd4j, una biblioteca en C++ que asegura una ejecución rápida.
La integración con Apache Spark y el soporte para otros lenguajes como Kotlin y Scala permiten a los desarrolladores experimentar con diversas opciones.
4. Apache Spark MLib
El proyecto Apache Spark es una solución popular para el análisis de datos a gran escala, y MLib es una capa adicional diseñada específicamente para algoritmos de aprendizaje automático.
Spark maneja grandes volúmenes de datos y distribuye cálculos en múltiples máquinas para acelerar los procesos. MLib es compatible con Java, Scala y otros lenguajes basados en la JVM.
5. Testcontainers
Testcontainers es una biblioteca de código abierto que facilita el manejo de contenedores Docker en el entorno de desarrollo.
Esta herramienta es ideal para ejecutar modelos de IA generativa que funcionan dentro de contenedores.
Testcontainers proporciona módulos predefinidos para iniciar bases de datos, buses de servicio y otros componentes comunes necesarios para integrar LLMs con tu pila de desarrollo.
6. GraalPy
GraalPy es una versión embebida de Python3 optimizada para ejecutarse en JVM.
Aunque está dirigido principalmente a desarrolladores Java, GraalPy permite ejecutar código Python y aprovechar sus bibliotecas, combinando lo mejor de ambos mundos: el rendimiento de Java y las bibliotecas de Python.
7. Apache OpenNLP
Apache OpenNLP ofrece herramientas fundamentales para el procesamiento de lenguaje natural (NLP).
Con algoritmos para tareas como segmentación, tokenización y análisis sintáctico, OpenNLP es útil para proyectos que requieren descomponer texto en componentes estructurados para su análisis por IA.
Los modelos preentrenados están disponibles para más de 32 idiomas.
8. Neo4j
Neo4j es una base de datos gráfica que puede manejar grandes cargas de trabajo, ideal para aplicaciones de RAG (retrieval-augmented generation).
Con su sólida base en Java, Neo4j permite integrar aplicaciones RAG y bases de datos gráficas en una solución unificada.
Es ampliamente utilizado en aplicaciones como detección de fraudes y gestión de redes sociales.
9. Stanford CoreNLP
Stanford CoreNLP, del Stanford NLP Group, es otro conjunto de herramientas para el procesamiento de texto natural.
Proporciona algoritmos precisos para tareas como análisis de sentimientos, extracción de entidades nombradas y detección de correferencias.
Es fácil de integrar con herramientas como Gradle o Maven, y está disponible con modelos para nueve idiomas principales.
10. Jllama
Jllama es una herramienta que permite ejecutar modelos de IA generativa en la JVM, brindando ventajas de privacidad y control.
Soporta modelos de código abierto como Gemma, Llama, Qwen, o Granite y permite ejecutar inferencias de manera eficiente usando las últimas características de Java, como la API Vector y extensiones SIMD para acelerar ejecuciones paralelas.
Conclusión
Java tiene un papel importante que desempeñar en el mundo de la IA generativa. Aunque Python sigue siendo la opción más popular para IA y ML, las herramientas y frameworks de Java continúan creciendo, ofreciendo a los desarrolladores más opciones y flexibilidad.
Con la estabilidad, el rendimiento y la madurez que caracteriza a Java, los equipos de desarrollo pueden integrar IA en sus aplicaciones de forma eficiente y confiable.