AI తో ఆధునిక Java: ఎంటర్ప్రైజ్ సిద్ధం
Java ఉత్పత్తి (production) కోసం AIని క్రమబద్ధీకరిస్తోంది. Javaలో AIని ఉపయోగించాలా వద్దా అని మీరు ఇకపై ఊహించాల్సిన అవసరం లేదు. స్థిరమైన కాంట్రాక్ట్ల (stable contracts) ఆధారంగా ఎలా నిర్మించాలో మీకు తెలియాలి.
Java ఎకోసిస్టమ్ ప్రోటోటైప్ల నుండి స్థిరమైన ప్రమాణాల (stable standards) వైపు మారుతోంది. మీరు ఈరోజు మూడు ప్రధాన స్తంభాలను ఉపయోగించవచ్చు:
- LLM ఆర్కెస్ట్రేషన్ కోసం LangChain4j.
- కాంటెక్స్ట్ కోసం RAG (Retrieval-Augmented Generation).
- టూల్స్ మరియు డేటా కోసం MCP (Model Context Protocol).
1. LangChain4j మరియు Quarkus
LangChain4j అనేది LangChain ఎకోసిస్టమ్ యొక్క Java వెర్షన్. ఇది డిక్లరేటివ్ అనోటేషన్ల (declarative annotations) వంటి నిజమైన Java ప్యాటర్న్స్ను ఉపయోగిస్తుంది.
మీ లాజిక్ను అబ్స్ట్రాక్ట్ (abstract) చేయడానికి మీరు AI Service ప్యాటర్న్ను ఉపయోగించవచ్చు. మీరు ఒక సాధారణ Java ఇంటర్ఫేస్ను రాస్తే, ఫ్రేమ్వర్క్ ప్రాంప్ట్లు మరియు మోడల్ కాల్స్ను నిర్వహిస్తుంది.
Quarkusతో, మీరు కాన్ఫిగరేషన్ ద్వారా OpenAI లేదా Ollama వంటి LLM ప్రొవైడర్లను మార్చుకోవచ్చు. మీ బిజినెస్ లాజిక్ అలాగే ఉంటుంది. ఎంటర్ప్రైజ్ ఆర్కిటెక్చర్కు ఈ ఐసోలేషన్ (isolation) చాలా కీలకం.
2. ప్రైవేట్ డేటా కోసం RAG
LLMలకు మీ ప్రైవేట్ డేటా తెలియదు. RAG దీనిని పరిష్కరిస్తుంది. ఖరీదైన ఫైన్-ట్యూనింగ్ (fine-tuning) కు బదులుగా, మీరు క్వెరీ చేసే సమయంలో సంబంధిత డేటా ముక్కలను (data fragments) తిరిగి పొందుతారు.
ఈ ప్రక్రియ మూడు దశలను అనుసరిస్తుంది:
- Ingestion: డాక్యుమెంట్లను పార్సింగ్ మరియు విభజించడం.
- Indexing: ఎంబెడ్డింగ్లను సృష్టించడం మరియు వాటిని వెక్టర్ స్టోర్లో నిల్వ చేయడం.
- Retrieval: క్వెరీ సమయంలో సరిపోలే అంశాలను కనుగొనడం.
మీరు Oracle లేదా pgvectorతో కూడిన PostgreSQL వంటి ఇప్పటికే ఉన్న ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ను ఉపయోగించవచ్చు. మీరు మీ డేటాబేస్ను మార్చినా పైప్లైన్ స్థిరంగా ఉంటుంది.
3. యాక్షన్ కోసం MCP
RAG జ్ఞానాన్ని అందిస్తే, MCP చర్యను (action) అందిస్తుంది. Model Context Protocol మోడల్లు టూల్స్ మరియు డేటా సోర్స్లను ఉపయోగించడానికి అనుమతిస్తుంది.
Quarkus MCP ఎక్స్టెన్షన్తో, మీరు ఒకే ఒక అనోటేషన్ ఉపయోగించి Java beansలను టూల్స్గా ఎక్స్పోజ్ చేయవచ్చు. ఒక ఎక్స్టర్నల్ ఏజెంట్ ప్రామాణిక ప్రోటోకాల్ ద్వారా ఈ టూల్స్ను కనుగొని కాల్ చేయగలదు.
పూర్తి ఫ్లో ఈ విధంగా పనిచేస్తుంది:
- యూజర్ ఒక మెసేజ్ పంపుతారు.
- ఏ టూల్స్ను కాల్ చేయాలో LLM నిర్ణయిస్తుంది.
- Quarkus Java కోడ్ను ఎగ్జిక్యూట్ చేస్తుంది.
- ఫలితాలు కాంటెక్స్ట్గా LLMకి తిరిగి వస్తాయి.
- LLM ఒక ఖచ్చితమైన (grounded) ప్రతిస్పందనను రూపొందిస్తుంది.
స్థిరమైన వాటిపై నిర్మించండి:
- డిక్లరేటివ్ AI సర్వీస్ల కోసం LangChain4jని ఉపయోగించండి.
- మీ ప్రస్తుత వెక్టర్ స్టోర్లతో RAG పైప్లైన్లను ఉపయోగించండి.
- ఇప్పటికే ఉన్న CDI beansలను టూల్స్గా ఎక్స్పోజ్ చేయడానికి MCPని ఉపయోగించండి.
- AI-జనరేటెడ్ కోడ్ కోసం స్పష్టమైన గవర్నెన్స్ను (governance) ఏర్పాటు చేయండి.
ఇతరులు ఏ ఫ్రేమ్వర్క్ ఉపయోగించాలో చర్చించుకుంటున్న సమయంలో, మీరు బలమైన పునాదులను నిర్మించడంపై దృష్టి పెట్టండి.
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi