この記事には、AI アプリの構築を始める JavaScript 開発者向けの最適な学習リソースが一覧にまとめられています。 リソースには、よく参照されているクイック スタート記事、リファレンス サンプル、ドキュメント、トレーニング コースなどが含まれます。
Microsoft Foundry モデルでの Azure OpenAI のリソース
Microsoft Foundry Models の Azure OpenAI は、OpenAI の強力な言語モデルへの REST API アクセスを提供します。 これらのモデルは、特定のタスクに合わせて簡単に調整できます。たとえば、コンテンツの生成、要約、画像の解釈、セマンティック検索、自然言語からコードへの翻訳などです。 ユーザーは、REST API、OpenAI Node API ライブラリ、または Microsoft Foundry ポータルを使用してサービスにアクセスできます。
ライブラリ
| パッケージ | ソース コード | npm |
|---|---|---|
| OpenAI Node API ライブラリ | ソースコード | パッケージ |
| Azure TypeScript 用の OpenAI ライブラリ | Source code | パッケージ |
サンプル
| リンク | 説明 |
|---|---|
| AI 旅行代理店 | AI Travel Agents は、複数の AI エージェントを活用して旅行代理店の運用を強化する堅牢なエンタープライズ アプリケーションです。 このアプリケーションでは、6 人の AI エージェントが共同作業を行い、従業員が顧客のクエリの処理、宛先の推奨事項の提供、スケジュールの計画を支援する方法を示します。 |
| このクイック スタート ガイドでは、Azure Container Appsを使用してリモート モデル コンテキスト プロトコル (MCP) サーバーを設定するための基本的な構成要素について説明します。 MCP サーバーは、Node.js と TypeScript を使用して構築され、サーバーレス環境でさまざまなツールやサービスを実行するために使用できます。 | |
| AzureでのDeepSeek | OpenAI Node.js クライアント ライブラリまたは LangChain.jsを使用して、JavaScript/TypeScript で DeepSeek を使用する方法を示します。 DeepSeek は、深いコンテキストの理解と複雑な推論を必要とするタスクに優れています。 実際の回答を提供する前に( タグの下で)思考プロセスをシミュレートするため、他のモデルと比較して応答時間が長くなる可能性があります。 |
| 完了 | 提供されたプロンプトに対して完了候補を取得する方法を示す簡単な例。 |
| ストリーミング チャットの完了 | ストリーミングチャット補完を使用する方法を示す簡単な例です。 |
| OpenAI から Azure OpenAI に切り替えます | OpenAI とAzure OpenAI Serviceの間でやり取りするためにコードに対して行う必要がある小さな変更に関するガイダンスを含む記事。 |
| OpenAIはMicrosoft Entra IDのロール ベースのアクセス制御と連携しています | Microsoft Entra IDを使用した認証の確認。 |
| マネージド ID を使用した OpenAI | より複雑なセキュリティ シナリオを詳しく説明する記事には、Azureのロールベースのアクセス制御 (Azure RBAC) が必要です。 このドキュメントでは、Microsoft Entra IDを使用して OpenAI リソースに対して認証する方法について説明します。 |
| Azure OpenAI と Azure AI Search を使用した LangChain.js | Azure AI Searchの非構造化データを使用して質問に回答できるかどうかを評価し、可能な場合はそのナレッジ ベースからコンテキストに関連する応答を提供する、LangChain.js を使用してインテリジェントな RAG エージェントを構築します。 |
| その他のサンプル | さまざまなシナリオをカバーする OpenAI のサンプル。 |
ドキュメント
| リンク | 説明 |
|---|---|
| Microsoft Foundry Models ドキュメント内の Azure OpenAI | Microsoft Foundry リソースの種類は、Azure OpenAI リソースの種類と比較して、機能のスーパーセットを提供します。 |
| Microsoft Foundry Models で Azure OpenAI を使用してチャット入力候補モデルを操作する | 必要なサービスと、JavaScript を使用してモデルにプロンプトを表示するために記述する必要があるコードを設定するための簡略化した手順。 |
| クイックスタート: Azure OpenAI Responses API の使い始め | Responses API は、Azure OpenAI からの新しいステートフル API です。 チャットの完了とアシスタント API の最高の機能を 1 つの統合されたエクスペリエンスにまとめます。 |
| Quickstart: 独自のデータを使用して Azure OpenAI とチャットします | 最初のクイック スタートと同様ですが、今回は独自のデータ (PDF やその他のドキュメントなど) を追加します。 |
| Microsoft Foundry クイック スタート | Microsoft Foundry SDK は、Python、Java、TypeScript、C# など、複数の言語で利用できます。 |
| クイック スタート: AI チャットで画像を使用する | 画像の内容を記述するよう、プログラムによってモデルに依頼する方法。 |
| このガイドを使用して、Azure OpenAI SDK for JavaScript でイメージの生成を開始します。 |
その他の Foundry ツールのリソース
Microsoft Foundry Models の Azure OpenAI に加えて、開発者や組織は、すぐに使用できる事前構築済みのカスタマイズ可能な API とモデルを使用して、インテリジェントで市場に対応した責任あるアプリケーションを迅速に作成するのに役立つ Foundry Tools が多数あります。 アプリケーションの例には、会話、検索、監視、翻訳、音声、ビジョン、意思決定のための自然言語処理が含まれます。
サンプル
| リンク | 説明 |
|---|---|
| Foundry Tools の Azure Speech を Speech SDK サンプルを使用してアプリに統合する | Speech SDK のサンプルのコレクション。 音声認識、翻訳、音声合成などのサンプルへのリンク。 |
| JavaScript でForm Recognizerを使用してフォーム、領収書、請求書、カードから構造化データを抽出します | Azure.AI.FormRecognizer クライアント ライブラリのサンプル集。 |
| Text Analytics用のクライアント ライブラリ。 これは、Foundry Tools の Azure Language サービスの一部であり、テキストを理解して分析するための自然言語処理 (NLP) 機能を提供します。 | |
| JavaScript でのドキュメント翻訳 | ドキュメント翻訳を使用して、構造とテキストの書式を保持しながらソース ドキュメントをターゲット言語に翻訳するクイック スタート記事。 |
| 画像の分析 | Microsoft Azure AI Image Analysis SDK のサンプル コードとセットアップ ドキュメント。 |
ドキュメント
| AI サービス | 説明 | API リファレンス | クイック スタート |
|---|---|---|---|
| Foundry コントロール プレーンでのコンテンツの安全性 | 不要なコンテンツを検出する Foundry ツール。 | Content Safety API リファレンス | クイック スタート |
| Foundry Tools における Azure ドキュメント インテリジェンス | ドキュメントをインテリジェントなデータ ドリブン ソリューションに変換します。 | ドキュメント インテリジェンス API リファレンス | クイック スタート |
| 言語 | 業界をリードする自然言語理解機能を備えたアプリを構築します。 | Text Analytics API リファレンス | クイック スタート |
| Azure AI Search | AI を活用したクラウド検索をアプリケーションに導入します。 | Azure AI Search API リファレンス | クイック スタート |
| 演説 | 音声テキスト変換、テキスト読み上げ、翻訳、話者認識。 | Speech API リファレンス | クイック スタート |
| Foundry Tools におけるAzure Translator | AI を活用した翻訳を使用し、100 言語を超える、現在使用されている言語や方言、消滅の恐れのある言語や方言、消滅の危機に瀕している言語や方言を翻訳します。 | 翻訳 API リファレンス | クイック スタート |
| Azure Vision in Foundry Tools | 画像と動画のコンテンツを分析します。 | Image Analysis API リファレンス | クイック スタート |
トレーニング
| リンク | 説明 |
|---|---|
| 初心者向けジェネレーティブ AI ワークショップ | Microsoft クラウド アドボケイトによる 18 レッスンの包括的なコースで、生成 AI アプリを構築するための基礎について説明します。 |
| JavaScript 開発者向けの生成 AI | ここでは、生成型 AI の基本と、ローカル開発からAzureでのデプロイ、AI モデルの実行とスケーリングまで、JavaScript を使用して AI アプリケーションを構築する方法について説明します。 動画の YouTube プレイリストには、それぞれ特定のトピックに焦点を当てた、約 10 分の長さの一連のビデオが含まれています。 |
| 初心者向け AI エージェント ワークショップ | Microsoft クラウド アドボケイトによる 10 レッスンの包括的なコースを使用して、Generative AI エージェントを構築するための基礎について説明します。 |
| Foundry Tools を始める | Foundry Tools は、アプリケーションに統合できる AI 機能の構成要素であるサービスのコレクションです。 このラーニング パスでは、Foundry Tools リソースをプロビジョニング、セキュリティ保護、監視、デプロイし、それらを使用してインテリジェントなソリューションを構築する方法について説明します。 |
| Microsoft Azure AI の基礎: 生成 AI | 大規模な言語モデルが生成 AI の基盤をどのように形成しているかを理解するのに役立つトレーニング パス:Azure OpenAI Serviceが最新のジェネレーティブ AI テクノロジへのアクセスを提供する方法、プロンプトと応答を微調整する方法、Microsoft の責任ある AI 原則が倫理的 AI の進歩を促進する方法。 |
| Microsoft FoundryでAzure OpenAIを使用した生成AIソリューションを開発する | Microsoft Foundry の Azure OpenAI では、ChatGPT、GPT、Codex、Embeddings モデルなど、OpenAI の強力な大規模言語モデルにアクセスできます。 このラーニング パスでは、OpenAI SDK やその他のAzure サービスを使用してコード、画像、テキストを生成する方法を開発者に説明します。 |
| このラーニング パスでは、Azure Database for PostgreSQL - フレキシブル サーバー用の Azure AI 拡張機能によって提供される Azure AI と Azure Machine Learning Services の統合によって、AI を利用したアプリを構築する方法について説明します。 | |
| Secure Azure OpenAI の認証と承認 | Azure OpenAI 認証にマネージド ID を使用する必要がある理由と、必要なアクセス許可を最小限に抑えるためにロールベースのアクセス制御を構成する方法について説明します。 |
| JavaScript を使用した OpenAI マネージド ID 認証のAzureへの導入 | このモジュールは、Azure OpenAI Serviceと対話する JavaScript アプリでマネージド ID を使用する方法を理解するのに役立ちます。 |
AI アプリケーション テンプレート
AI アプリ テンプレートは、AI アプリの高品質な開始点を提供する、適切に整備され、デプロイが容易な参照実装を提供します。
AI アプリ テンプレートには、 構成要素 と エンド ツー エンド ソリューションの 2 つのカテゴリがあります。 構成要素は、特定のシナリオとタスクに焦点を当てた小規模なサンプルです。 エンド ツー エンド ソリューションは、ドキュメント、ソース コード、デプロイを含む包括的なリファレンス サンプルであり、独自の目的に合わせて実行および拡張できます。
各プログラミング言語で使用できる主要なテンプレートの一覧を確認するには、 AI アプリ テンプレートを参照してください。 使用可能なすべてのテンプレートを参照するには、AI アプリ テンプレート ギャラリーの AI アプリ テンプレートを参照してください。