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Dieser Artikel enthält eine organisierte Liste der besten Lernressourcen für JavaScript-Entwickler, die mit der Entwicklung 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
| Paket | Quellcode | npm |
|---|---|---|
| OpenAI-Knoten-API-Bibliothek | Source-Code | Paket |
| Azure OpenAI-Bibliothek für TypeScript | Source-Code | Paket |
Beispiele
| Verknüpfung | Beschreibung |
|---|---|
| AI Reisebüros | Die AI Travel Agents ist eine robuste Unternehmensanwendung, die mehrere KI-Agents nutzt, um den Betrieb von Reisebüros zu verbessern. Die Anwendung zeigt, wie sechs KI-Agents zusammenarbeiten, um Mitarbeiter bei der Behandlung von Kundenanfragen zu unterstützen, Zielempfehlungen bereitzustellen und Reiserouten zu planen. |
| Anleitungen zum Einstieg in Remote-MCP-Server mit Azure Container Apps (Node.js/TypeScript) | Dieses Schnellstarthandbuch enthält die grundlegenden Bausteine zum Einrichten eines MCP-Servers (Remote Model Context Protocol) mithilfe von Azure Container Apps. Der MCP-Server wird mit Node.js und TypeScript erstellt und kann verwendet werden, um verschiedene Tools und Dienste in einer serverlosen Umgebung auszuführen. |
| DeepSeek auf Azure | Veranschaulicht, wie DeepSeek mit JavaScript/TypeScript über die OpenAI-Node.js-Clientbibliothek oder LangChain.jsverwendet wird. DeepSeek zeichnet sich für Aufgaben aus, die tiefes Kontextverständnis und komplexes Denken erfordern. Im Vergleich zu anderen Modellen kann es zu längeren Reaktionszeiten kommen, da sie einen Gedankenprozess (unter dem tag <think>) simuliert, bevor eine tatsächliche Antwort bereitgestellt wird. |
| Vervollständigungen | Ein einfaches Beispiel, in dem veranschaulicht wird, wie Vervollständigungen für den bereitgestellten Prompt abgerufen werden können. |
| Streaming Chat Completions | Ein einfaches Beispiel, in dem veranschaulicht wird, wie das Streamen von Chatvervollständigungen verwendet wird. |
| 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 Blick auf die Authentifizierung mit Microsoft Entra ID. |
| OpenAI mit verwalteten Identitäten | Ein Artikel mit komplexeren Sicherheitsszenarien erfordert Azure rollenbasierte Zugriffssteuerung (Azure RBAC). In diesem Dokument wird erläutert, wie Sie sich mithilfe von Microsoft Entra ID bei Ihrer OpenAI-Ressource authentifizieren. |
| LangChain.js mit Azure OpenAI und Azure AI Search | Erstellen Sie einen intelligenten RAG-Agent mit LangChain.js, der auswertet, ob Fragen mithilfe unstrukturierter Daten in Azure AI Search beantwortet werden können, und liefert kontextbezogene Antworten aus dieser Wissensbasis nach Möglichkeit. |
| Mehr Beispiele | OpenAI-Beispiele, die eine Reihe von Szenarien abdecken. |
Dokumentation
| Verknüpfung | Beschreibung |
|---|---|
| Azure OpenAI in der Dokumentation zu Microsoft Foundry Models | Der Microsoft Foundry-Ressourcentyp bietet eine Obermenge von Funktionen im Vergleich zum Azure OpenAI-Ressourcentyp. |
| Arbeiten Sie mit Chat-Abschlussmodellen und Azure OpenAI in Microsoft Foundry-Modellen | Eine kurze Anleitung zum Einrichten der benötigten Dienste und des Codes, den Sie schreiben müssen, um ein Modell mit JavaScript anzusprechen. |
| Quickstart: Erste Schritte mit der Azure OpenAI-Antwort-API | Die Responses API ist eine neue zustandsbehaftete API von Azure OpenAI. Sie vereint die besten Funktionen aus den Chatabschluss- und Assistenten-APIs in einer einheitlichen Benutzeroberfläche. |
| Quickstart: Chatten Sie mit Azure OpenAI mit Ihren eigenen Daten | Ähnlich wie der erste Schnellstart, aber dieses Mal fügen Sie Ihre eigenen Daten hinzu (z. B. eine PDF oder ein anderes Dokument). |
| Microsoft Foundry – Schnellstart | Das Microsoft Foundry SDK ist in mehreren Sprachen verfügbar, einschließlich Python, Java, TypeScript und C#. |
| Schnellstart: Verwenden von Bildern in Ihren KI-Chats | So fordern Sie das Modell programmgesteuert auf, den Inhalt eines Bildes zu beschreiben. |
| Quickstart: Generieren von Bildern mit Azure OpenAI | Verwenden Sie dieses Handbuch, um mit dem generieren von Bildern mit dem Azure OpenAI SDK für JavaScript zu beginnen. |
Ressourcen für andere Gießereitools
Neben Azure OpenAI in Microsoft Foundry Models gibt es viele weitere Foundry Tools, die Entwicklern und Organisationen helfen, schnell intelligente, marktbereite und verantwortungsvolle Anwendungen mit sofort einsatzbereiten und vorgefertigten anpassbaren APIs und Modellen zu erstellen. Beispielanwendungen sind die Verarbeitung natürlicher Sprache für Unterhaltungen, Suche, Überwachung, Übersetzung, Sprache, Visions- und Entscheidungsfindung.
Beispiele
| Verknüpfung | Beschreibung |
|---|---|
| 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 JavaScript | Eine Sammlung von Beispielen für die Azure. AI. FormRecognizer-Clientbibliothek. |
| Ausziehen, Klassifizieren und Verstehen von Text in Dokumenten mithilfe von Text Analytics in JavaScript | Die Clientbibliothek für Text Analytics. Dies ist Teil des Azure Language in Foundry Tools Service, der NlP-Funktionen (Natural Language Processing) zum Verständnis und Analysieren von Text bereitstellt. |
| Dokumentübersetzung in JavaScript | Ein Schnellstartartikel, in dem 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 das Microsoft Azure AI Image Analysis SDK. |
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 Fähigkeiten zum Verstehen natürlicher Sprache. | Text Analytics API-Referenz | 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 verwendete, gefährdete und vom Aussterben bedrohte Sprachen und Dialekte zu übersetzen. | Übersetzungs-API-Referenz | Schnellstart |
| Azure Vision in Foundry Tools | Analysieren von Inhalten in Bildern und Videos | Referenz zur Bildanalyse-API | Schnellstart |
Ausbildung
| Verknüpfung | Beschreibung |
|---|---|
| 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. |
| Generative KI für JavaScript-Entwickler | Dies umfasst die Grundlagen der generativen KI und das Erstellen von KI-Anwendungen mit JavaScript, von der lokalen Entwicklung bis zur Bereitstellung auf Azure, bis hin zur Ausführung und Skalierung Ihrer KI-Modelle. Die YouTube-Wiedergabeliste von Videos enthält eine Reihe von Videos rund 10 Minuten lang, die sich jeweils auf ein bestimmtes Thema konzentrieren. |
| 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. |
| Erste Schritte mit Foundry Tools | Foundry Tools ist eine Sammlung von Diensten, die Bausteine von KI-Funktionen sind, die Sie in Ihre Anwendungen integrieren können. In diesem Lernpfad erfahren Sie, wie Sie Ressourcen für Foundry Tools bereitstellen, sichern und überwachen und wie diese zur Erstellung intelligenter Lösungen eingesetzt werden. |
| Microsoft Azure KI-Grundlagen: Generative KI | Schulungspfad, der Ihnen hilft, zu verstehen, wie große Sprachmodelle die Grundlage für generative KI bilden: wie Azure OpenAI Service Zugriff auf die neueste generative KI-Technologie bietet, wie Eingabeaufforderungen und Antworten optimiert werden können und wie die verantwortungsvollen KI-Prinzipien von Microsoft ethische KI-Fortschritte fördern. |
| Develop Generative AI-Lösungen mit Azure OpenAI in Microsoft Foundry | Azure OpenAI in Microsoft Foundry bietet Zugriff auf die leistungsstarken großsprachigen Modelle von OpenAI wie ChatGPT, GPT, Codex und Embeddings. In diesem Lernpfad lernen Entwickler, wie Sie Code, Bilder und Text mithilfe des OpenAI SDK und anderer Azure-Dienste generieren. |
| Build AI-Apps mit Azure Database for PostgreSQL | Dieser Lernpfad untersucht, wie die Azure KI- und Azure Machine Learning Services-Integrationen, die von der Azure KI-Erweiterung für Azure Database for PostgreSQL bereitgestellt werden– Flexible Server ermöglicht es Ihnen, KI-basierte Apps zu erstellen. |
| Secure Azure OpenAI-Authentifizierung und -Autorisierung | Erfahren Sie, warum Sie verwaltete Identität für Azure OpenAI-Authentifizierung verwenden sollten und wie Sie rollenbasierte Zugriffssteuerungen konfigurieren können, um die erforderlichen Berechtigungen zu minimieren. |
| Einführung in die Azure OpenAI-Authentifizierung mit verwalteter Identität und JavaScript | Dieses Modul hilft Ihnen zu verstehen, wie Sie eine verwaltete Identität in JavaScript-Apps verwenden, die mit Azure OpenAI Service interagieren. |
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, die Dokumentation, Quellcode und Bereitstellung umfassen, damit Sie diese für Ihre eigenen Zwecke nutzen 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.