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Entwickeln von KI-Apps mit Java

Dieser Artikel enthält eine organisierte Liste der besten Lernressourcen für Java Entwickler, die mit der Erstellung von KI-Apps beginnen. Zu den Ressourcen gehören beliebte Schnellstartartikel, Referenzbeispiele, Dokumentationen, Schulungskurse usw.

Ressourcen für Azure OpenAI in Microsoft Foundry Models

Azure OpenAI in Microsoft Foundry Models bietet REST-API-Zugriff auf die leistungsstarken Sprachmodelle von OpenAI. Diese Modelle können problemlos an Ihre spezifische Aufgabe angepasst werden, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die Erstellung von Inhalten, die Zusammenfassung, die Bildanalyse, die semantische Suche und die Übersetzung von natürlicher Sprache in Code. Benutzer können über REST-APIs, die OpenAI Node API Library oder über das Microsoft Foundry-Portal auf den Dienst zugreifen.

Bibliotheken und Beispiele

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langchain4j-azure-open-ai ReleasesMaven-Paket
langchain4j-azure-ai-search ReleasesMaven
langchain4j-document-loader-azure-storage-blob ReleasesMaven
Weitere Beispiele Die Azure OpenAI-Dienstbeispiele sind eine Reihe eigenständiger Java Programme, die die Interaktion mit Azure OpenAI-Dienst mithilfe der Clientbibliothek veranschaulichen. Jedes Beispiel konzentriert sich auf ein bestimmtes Szenario und kann unabhängig ausgeführt werden.

Dokumentation

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Azure OpenAI Service Documentation Die Hubseite für die Azure OpenAI Service-Dokumentation.
Quickstart: Erste Schritte beim Generieren von Text mithilfe von Azure OpenAI Service Eine schnelle Reihe von Anweisungen zum Einrichten der benötigten Dienste und Code, die Sie schreiben müssen, um ein Modell mithilfe von Java aufzufordern.
Arbeiten Sie mit Chat-Abschlussmodellen und Azure OpenAI in Microsoft Foundry-Modellen Eine schnelle Reihe von Anweisungen zum Einrichten der benötigten Dienste und Code, die Sie schreiben müssen, um ein Modell mithilfe von Java aufzufordern.
Microsoft Foundry – Schnellstart Das Microsoft Foundry SDK ist in mehreren Sprachen verfügbar, einschließlich Python, Java, TypeScript und C#.
Switch von OpenAI auf Azure OpenAI Artikel mit Anleitungen zu den kleinen Änderungen, die Sie an Ihrem Code vornehmen müssen, um zwischen OpenAI und dem Azure OpenAI Service zu wechseln.
OpenAI mit Microsoft Entra ID rollenbasierte Zugriffskontrolle Ein Artikel, der die Authentifizierung mithilfe von Microsoft Entra ID untersucht.
OpenAI mit verwalteten Identitäten Ein Artikel mit komplexeren Sicherheitsszenarien, die Azure rollenbasierte Zugriffssteuerung (Azure RBAC) erfordern. In diesem Dokument wird erläutert, wie Sie sich mithilfe von Microsoft Entra ID bei Ihrer OpenAI-Ressource authentifizieren.
Quickstart: Erste Schritte mit GPT-35-Turbo und GPT-4 mit Azure OpenAI Service in IntelliJ Ähnlich wie der erste Schnellstart, aber mit einem Beispiel für System-, Assistenten- und Benutzerrollen, um den Inhalt bei bestimmten Fragen mit IntelliJ anzupassen.
Quickstart: Generieren von Bildern mit Azure OpenAI in Microsoft Foundry Models Verwenden Sie dieses Handbuch, um mit dem generieren von Bildern mit dem Azure OpenAI SDK für Java zu beginnen.

Ressourcen für andere Gießereitools

Neben dem Azure OpenAI Service gibt es viele weitere Foundry Tools, die Entwicklern und Organisationen helfen, schnell intelligente, marktreife und verantwortungsvolle Anwendungen mit sofort einsatzbereiten und anpassbaren APIs und Modellen zu erstellen. Beispielanwendungen sind die Verarbeitung natürlicher Sprache für Unterhaltungen, Suche, Überwachung, Übersetzung, Sprache, Visions- und Entscheidungsfindung.

Beispiele

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Integrieren Azure Sprache in Foundry Tools in Ihre Apps mit Sprach-SDK-Beispielen Eine Sammlung von Beispielen für das Speech SDK. Links zu Beispielen für Spracherkennung, Übersetzung, Sprachsynthese und vielem mehr.
Ausziehen sie strukturierte Daten aus Formularen, Quittungen, Rechnungen und Karten mithilfe von Form Recognizer in Java Eine Sammlung von Beispielen für die Azure. AI. FormRecognizer-Clientbibliothek.
Ausziehen, Klassifizieren und Verstehen von Text in Dokumenten mithilfe von Text Analytics in Java Die Clientbibliothek für Text Analytics ist Teil der Azure Language in Foundry Tools Service, der NLP-Funktionen (Natural Language Processing) zum Verständnis und Analysieren von Text bereitstellt.
Document Translation in Java Ein Schnellstartartikel, in dem erklärt wird, wie die Dokumentübersetzung verwendet wird, um ein Quelldokument in eine Zielsprache zu übersetzen, wobei die Struktur und die Textformatierung beibehalten werden.
Analysieren von Bildern Beispielcode und Setupdokumente für die clientbibliothek für die Microsoft Azure Bildanalyse für Java

Dokumentation

KI-Dienst Beschreibung API-Referenz Schnellstart
Inhaltssicherheit in der Gießerei-Kontrollebene Ein Foundry Tool, das unerwünschte Inhalte erkennt. Referenz zur Content Safety-API Schnellstart
Azure Document Intelligence in Foundry Tools Verwandeln Sie Dokumente in intelligente datengesteuerte Lösungen. Dokumentintelligenz-API-Referenz Schnellstart
Sprache Erstellen Sie Apps mit branchenführenden Funktionen zur natürlichen Sprachverarbeitung. Referenz zur Language-API Schnellstart
Azure AI Search Nutzen Sie die KI-gestützte Cloudsuche für Ihre Anwendungen. Azure AI Search API-Referenz Schnellstart
Rede Sprache zu Text, Text zu Sprache, Übersetzung und Sprechererkennung. Referenz zur Speech-API Schnellstart
Azure Translator in Foundry Tools Verwenden Sie KI-gestützte Übersetzung, um mehr als 100 in Gebrauch, gefährdete und gefährdete Sprachen und Dialekte zu übersetzen. Referenz zur Übersetzer-API Schnellstart
Azure Vision in Foundry Tools Analysieren von Inhalten in Bildern und Videos Referenz zur Vision API Schnellstart

Ausbildung

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Workshop: Generative KI für Anfänger Lernen Sie die Grundlagen der Entwicklung generativer KI-Apps mit unserem 18 Lektionen umfassenden Kurs von Microsoft Cloud Advocates kennen.
KI-Agenten-Workshop für Anfänger Lernen Sie die Grundlagen der Erstellung von generativen KI-Agents mit unserem umfassenden 10-Lektionskurs von Microsoft Cloud Advocates kennen.
Introduction to AI in Azure Schulungspfad, der Ihnen dabei hilft, Kernkonzepte im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz (AI) und den Diensten in Microsoft Azure zu verstehen, die zum Erstellen von KI-Lösungen verwendet werden können.
Entwickeln Sie generative KI-App-Anwendungen in Azure Generative Künstliche Intelligenz (AI) wird durch umfassende Entwicklungsplattformen wie Microsoft Foundry barrierefreier. Erfahren Sie, wie Sie generative KI-Anwendungen erstellen, die Sprachmodelle verwenden, um mit Ihren Benutzern zu chatten.

KI-App-Vorlagen

KI-App-Vorlagen bieten Ihnen gut verwaltete, einfach bereitzustellende Referenzimplementierungen, die helfen, einen qualitativ hochwertigen Ausgangspunkt für Ihre KI-Apps zu gewährleisten.

Es gibt zwei Kategorien von KI-App-Vorlagen, Bausteinen und End-to-End-Lösungen. Bausteine sind kleinere Beispiele, die sich jeweils auf bestimmte Szenarien und Aufgaben konzentrieren. End-to-End-Lösungen sind umfassende Referenzbeispiele, einschließlich Dokumentation, Quellcode und Bereitstellung, damit Sie sie für Ihre eigenen Zwecke übernehmen und erweitern können.

Eine Liste der für jede Programmiersprache verfügbaren wichtigen Vorlagen finden Sie unter KI-App-Vorlagen. Um alle verfügbaren Vorlagen zu durchsuchen, lesen Sie die KI-App-Vorlagen im KI-App-Vorlagenkatalog.

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