Java開発者のためのGenerative AIプロジェクト構築術

2024.02.25

WorkWonders

Generative AIとLarge Language Models(LLM)技術の世界に飛び込んだ筆者は、Pythonがどの場所にも存在し、資源が豊富なことに圧倒されました。しかし、Java開発者である筆者にとっては、新しいGenerative AIプロジェクトを始める際の情報が不足しているのが現状です。Google CloudのVertex AIを利用した最初の実験では、MicronautアプリケーションからREST APIを利用してシンプルにAPIを叩いた経験を持ちます。
この試みの詳細は、筆者のブログで前回の記事を読むことが可能です。

しかし、Vertex AI Java SDKがPaLM APIをサポートしだしたことで、APIの利用が更にしたがってきました。Groovy言語だけでなく、LangChain4JというJavaのオーケストレーションフレームワークを使って、簡潔にGenerative AIの統合を行えるようになったのです。LangChain4Jは、簡単なGroovyコードを用いて、チャットボットの生成や、ドキュメントと対話する様々なユースケースを実装できます。
Java開発者である筆者にとっても理想的なツールです。次回の記事では、LangChain4Jを用いたApache Groovyのドキュメントに対する質問回答プロジェクトについて詳しくお話します。また、Devoxx BelgiumやDevoxx MoroccoでGenerative AIに関するプレゼンテーションも行われる予定です。

LangChain4Jはまだ新しいものの、非常に強力で、VertexAIやOpenAIへの統合、ベクトルデータベースとの連携など、多岐にわたる機能を提供しています。JavaでGenerative AIユースケースを構築したい方は、ぜひLangChain4Jをチェックしてみてください。

出典 : https://medium.com/google-cloud/discovering-langchain4j-the-generative-ai-orchestration-library-for-java-developers-9f965d15e849

【このニュース記事はAIを利用して書かれています】

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