企业级Java开发中的应用人工智能 (Chinese Edition)

前言

本作品已使用人工智能进行翻译。欢迎您提供反馈和意见：[e-mail]

企业Java领域对人工智能（AI）技能的需求正呈爆炸式增长，但我们必须承认：对Java开发者而言，学习AI可能令人望而生畏。现有资源要么过于理论化，要么过度侧重数据科学，要么依赖企业环境中陌生的编程语言。作为拥有多年大型企业级Java项目经验的资深程序员，我们同样面临过这些挑战。当开始探索AI与LLMs时，我们深感痛楚——缺乏专为Java开发者打造的实用资源，多数材料被Python代码和抽象概念层层包裹，令人望而却步。

正因如此，我们撰写了本书。这是我们梦寐以求的实用指南，专为渴望运用熟悉工具构建真实AI应用的Java开发者而设计。书中清晰阐释核心AI技术，提供动手实践范例，并通过真实项目案例，助您将AI无缝融入现有Java项目。

超越原型：用Java构建弹性AI应用

当我们开始分发本书的早期草稿时，迅速收获了大量热情反馈。但其中一条评论令我印象深刻："如今人人自诩人工智能专家，除非拥有十年数据科学家经验，否则不该撰写此类书籍。"这句犀利评论瞬间唤醒了我们内心的冒名顶替症候群，却也促使我们重申创作初衷——在人工智能时代，我们渴望与您分享对企业应用开发的洞见。

我们目睹众多企业开始将人工智能融入现有应用程序。企业迫切希望快速运用人工智能功能来提升用户体验、优化并自动化工作流程、加速运营效率。然而这种推进速度往往导致实现方案脆弱不堪。许多组织发现自己部署的系统是由原型拼凑而成，通常使用脚本语言和笔记本。这些解决方案往往缺乏生产环境所需的可扩展性、治理能力和弹性。

我们认为，构建企业级人工智能的战略性坚实基础，未必需要全新的技术栈。事实上，多数企业已拥有并信赖其Java运行环境，这些环境承载着最复杂且受严格管控的流程。我们同样认为，某些工具提供的快速实验能力，并不等同于生产环境所需的速度与可靠性。现代云原生Java结合Quarkus、LangChain4j等框架，能为构建可观测、安全且具备弹性的AI融合应用提供必要基础。这些应用基于扎实的工程原则，可在Kubernetes环境高效运行。但必须承认，构建AI融合应用远超传统应用开发范畴——生产就绪的AI功能实则构成完整系统。

Python等脚本语言在探索与模型训练阶段表现卓越，但若将其作为生产环境中整个AI应用的核心运行时，往往会引入脆弱性。生产级AI并非孤立运行的模型，而是关键任务工作流中集成组件的网络，通常部署在Kubernetes等平台上，并需满足与其他企业服务同等的严格非功能性要求。

人工智能的快速发展迫使企业寻求从原型到部署的最短路径。这通常涉及将Python脚本或笔记本打包至容器，并集成到现有的持续集成/持续交付（CI/CD）管道中。此类做法存在显著风险，可能导致技术债务的累积。 此时一个重要问题日益凸显：正式标准是否依然重要？务实的答案是肯定的。标准并非过时遗物，而是支撑可持续速度、质量与创新的隐形基础设施。我们所称的标准不仅包含Java平台的核心API规范，更涵盖协议、数据格式及编码规范。而Java的这些要素仍在持续演进：

聚焦API契约

OpenAPI与AsyncAPI成为定义服务边界的核心。

Agile标准化

社区驱动的快速迭代周期（如 MicroProfile）确保标准持续保持相关性。 人工智能可协助识别模式或验证合规性。

人工智能的影响

人工智能可协助识别模式或验证合规性。

事实标准

流行库与工具获得社区共识。

分层创新

Quarkus等框架在创新时仍遵循底层标准。 ...