Přehled vývoje aplikací AI

Tato dokumentace je určena zkušeným vývojářům, kteří jsou noví ve vytváření generativních AI aplikací na platformě Azure pomocí služeb Azure a svého oblíbeného programovacího jazyka.

Úvod do generování umělé inteligence pro vývojáře

Generování umělé inteligence otevírá mnoho nových možností pro aplikace. Jako vývojář je důležité vyvinout mentální model, který mapuje, jak nová terminologie a technologie související s generováním umělé inteligence zapadá do toho, co už rozumíte. Následující série článků ukazuje, jak vaše aktuální vývojové prostředí platí pro generování umělé inteligence.

• Úvod do vývoje generativních aplikací AI pro zkušené vývojáře
• Důležité koncepty a důležité informace pro vývojáře vytvářející řešení pro generování AI
• Rozšíření velkého jazykového modelu generováním a vyladěním Retrieval-Augmented
• Vytváření pokročilých systémů pro generování Retrieval-Augmented

Návrh aplikace AI

Návrh aplikací AI zahrnuje pochopení potřeb uživatelů, výběr vhodných modelů AI a jejich efektivní integraci do architektury vaší aplikace. Následující zdroje informací obsahují pokyny k osvědčeným postupům pro navrhování aplikací využívajících AI.

• Vzory orchestrace agentů AI
• Návrh aplikace AI pro podporu životních cyklů základních modelů

šablony AI aplikací

Šablony aplikací AI poskytují dobře udržované a snadno použitelné referenční ukázky, které poskytují vysoce kvalitní výchozí bod pro vaše aplikace AI.

Existují dvě kategorie šablon aplikací AI, stavební bloky a ucelená řešení. Stavební bloky jsou menší vzorky, které se zaměřují na konkrétní scénáře a úlohy. Ucelená řešení jsou komplexní referenční ukázky, včetně dokumentace, zdrojového kódu a nasazení, které vám umožní provádět a rozšiřovat vlastní účely.

Pokud chcete zkontrolovat seznam klíčových šablon dostupných pro každý programovací jazyk, přečtěte si téma Šablony aplikací AI. Pokud chcete procházet všechny dostupné šablony, podívejte se na šablony aplikací AI v galerii šablon aplikace AI.

Jednou z nejoblíbenějších šablon je chat s ukázkou dat pomocí Azure OpenAI a Azure AI Search.

.SÍŤ

• Začínáme s chatem pomocí vlastní ukázky dat pro .NET
• Zdrojový kód

Java

• Začínáme s chatem pomocí vlastní ukázky dat pro Javu
• Zdrojový kód
• Video

Krajta

• Začínáme s chatem s využitím vlastní ukázky dat pro Python
• Zdrojový kód

JavaScript

• Začínáme s chatem pomocí vlastní ukázky dat pro JavaScript
• Zdrojový kód
• Video (JavaScript frontend a Python backend)

Agenti a protokol kontextu modelu (MCP)

Pro vývojáře, kteří mají zájem o vytváření pokročilejších aplikací AI, včetně agentů, kteří můžou pracovat s různými službami a rozhraními API, poskytujeme komplexní prostředky a šablony.

• Vytváření agentů pomocí protokolu Kontextu modelu v Azure – Naučte se vytvářet inteligentní agenty, kteří můžou provádět složité úlohy pomocí protokolu MCP (Model Context Protocol) v Azure.
• Vytvoření serveru MCP TypeScriptu pomocí serverů Azure Container Apps – podrobný průvodce vytvořením serveru MCP založeného na TypeScriptu hostovaného v Azure Container Apps
• Vytváření agentů využívajících OpenAI pomocí MCP – kurz vytváření agentů využívajících OpenAI pomocí MCP s .NET

Ověření a zabezpečení

Vytváření aplikací AI vyžaduje silné ověřování a zabezpečení pro ochranu dat a splnění předpisů. Následující články vysvětlují, jak zabezpečit aplikace AI v Azure.

• Plánování zabezpečení pro aplikace založené na LLM

• Použití Azure OpenAI bez klíčů

• Použití služby Azure AI Search bez klíčů

Další zdroje informací podle jazyka

Každá stránka s přehledem jazyka odkazuje na oblíbené články, ukázky, dokumentaci a konkrétnější pro preferovaný programovací jazyk nebo platformu.

• Krajta
• JavaScript
• Java
• .SÍŤ