Entre os frameworks nativos de IA Java citados por Smith da Oracle estão Tribuo, LangChain4j e CoreNLP. Tribuo é uma biblioteca de aprendizado de máquina escrita em Java que fornece ferramentas para classificação, regressão, clustering, desenvolvimento de modelos e outros recursos. LangChain4j é uma versão Java do framework LangChain para construção de aplicativos alimentados por modelos de linguagem grandes (LLM); seu objetivo é simplificar a integração de LLMs em aplicativos Java. E o CoreNLP oferece um conjunto de ferramentas para fazer processamento de linguagem natural em Java.
As próprias ambições da Oracle para IA em Java exigem a integração de serviços de IA com lógica de negócios por meio do Projeto Panamá, que é o projeto OpenJDK que visa interconectar a JVM e o código nativo, e o GraalPy, que é um tempo de execução Python 3 incorporável e de alto desempenho para Java. “Esperamos ver mais suporte de integração ao longo do tempo, assim como vimos o Java se expandir para novas tecnologias nos últimos 30 anos”, disse Smith. “Observe que a inovação em projetos Java como Valhalla, Babylon e Panama ajudam o Java a rodar ainda mais perto da computação nativa que se tornou sinônimo de GenAI.”
Dayaratna, da IDC, acredita que é “eminentemente possível” que Java substitua Python para desenvolvimento de aprendizado de máquina. “Java é amplamente considerado mais performático e rápido que Python”, disse Dayaratna. “À medida que as organizações começam a alavancar IA generativa, em particular para mais casos de uso de nível de produção, Java provavelmente ganhará cada vez mais força por causa de suas vantagens com relação ao consumo de recursos, desempenho de aplicativo, velocidade de execução e segurança.”
