Entwickeln von KI-Apps mit Java

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

Ressourcen für Azure OpenAI Service

Azure OpenAI Service 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. Benutzerinnen und Benutzer können über REST-APIs, Azure OpenAI SDK für .NET oder die webbasierte Schnittstelle im Azure OpenAI Studio auf den Dienst zugreifen.

Bibliotheken und Beispiele

Verknüpfung	Beschreibung
langchain4j-azure-open-ai	Maven-Paket veröffentlicht
langchain4j-azure-ai-search	Releases Maven
langchain4j-document-loader-azure-storage-blob	Releases Maven
Erste Schritte mit GPT-35-Turbo und GPT-4	Ein Artikel, der Sie durch das Erstellen eines Chatabschlusssbeispiels führt.
Abschlüsse	Ein einfaches Beispiel, in dem veranschaulicht wird, wie Die Fertigstellungen für die bereitgestellte Eingabeaufforderung abgerufen werden.
Streamen von Chatverabschlüssen	Ein einfaches Beispiel zur Verwendung von Streaming-Chatabschlussen.
Wechseln von OpenAI zu Azure OpenAI	Ein Artikel mit Anleitungen zu den kleinen Änderungen, die Sie an Ihrem Code vornehmen müssen, um zwischen OpenAI und dem Azure OpenAI-Dienst zu wechseln.
OpenAI mit rollenbasierter Microsoft Entra ID-Zugriffssteuerung	Ein Artikel, der die Authentifizierung mithilfe der Microsoft Entra-ID untersucht.
OpenAI mit verwalteten Identitäten	Ein Artikel mit komplexeren Sicherheitsszenarien, die eine rollenbasierte Azure-Zugriffssteuerung (Azure RBAC) erfordern. In diesem Dokument wird erläutert, wie Sie sich mit Microsoft Entra ID bei Ihrer OpenAI-Ressource authentifizieren.
Weitere Beispiele	Die Azure OpenAI-Dienstbeispiele sind eine Reihe eigenständiger Java-Programme, die die Interaktion mit dem Azure OpenAI-Dienst mithilfe der Clientbibliothek veranschaulichen. Jedes Beispiel konzentriert sich auf ein bestimmtes Szenario und kann unabhängig ausgeführt werden.

Dokumentation

Verknüpfung	Beschreibung
Dokumentation zu Azure OpenAI Service	Die Hubseite für die Azure OpenAI Service-Dokumentation.
Schnellstart: Erste Schritte zur Texterstellung mit Azure OpenAI Service	Eine sehr schnelle Reihe von Anweisungen zum Einrichten der benötigten Dienste und Code, die Sie schreiben müssen, um ein Modell mit Java aufzufordern.
Schnellstart: Erste Schritte mit GPT-35-Turbo und GPT-4 mit Azure OpenAI Service	Ähnlich wie in der vorherigen Schnellstartanleitung, stellt aber ein Beispiel für System-, Assistenten- und Benutzerrollen bereit, um den Inhalt anzupassen, wenn bestimmte Fragen gestellt werden.
Schnellstart: Erste Schritte mit GPT-35-Turbo und GPT-4 mit Azure OpenAI Service in IntelliJ	Ähnlich wie bei der ersten Schnellstartanleitung, stellt aber ein Beispiel für System-, Assistenten- und Benutzerrollen bereit, um den Inhalt anzupassen, wenn bestimmte Fragen mithilfe von IntelliJ gestellt werden.
Schnellstart: Chatten mit Azure OpenAI-Modellen mithilfe Ihrer eigenen Daten	Ähnlich wie bei der ersten Schnellstartanleitung fügen Sie ihre eigenen Daten hinzu (z. B. eine PDF oder ein anderes Dokument).
Schnellstart: Erste Schritte mit Azure OpenAI-Assistenten (Vorschau)	Ähnlich wie die erste Schnellstartanleitung in dieser Liste, aber dieses Mal teilen Sie dem Modell mit, den integrierten Python-Codedolmetscher zu verwenden, um mathematische Probleme schritt für Schritt zu lösen. Dies ist ein Ausgangspunkt für die Verwendung Ihrer eigenen KI-Assistenten, auf die über benutzerdefinierte Anweisungen zugegriffen wird.
Schnellstart: Verwenden von Bildern in Ihren KI-Chats	Wie Sie das Modell programmgesteuert auffordern, den Inhalt eines Bilds zu beschreiben.
Schnellstart: Generieren von Bildern mit Dem Azure OpenAI-Dienst	Programmgesteuertes Generieren von Bildern mithilfe von Dall-E basierend auf einer Eingabeaufforderung.

Ressourcen für andere Azure KI-Dienste

Zusätzlich zu Azure OpenAI Service gibt es viele weitere Azure KI-Dienste, die Entwicklerinnen und Entwicklern sowie Organisationen helfen, schnell intelligente, marktfähige und verantwortungsvolle Anwendungen mit vordefinierten und vordefinierten 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 von Speech in Ihre Apps mit Speech SDK-Beispielen	Eine Sammlung von Beispielen für das Azure Cognitive Services Speech SDK. Links zu Beispielen für Spracherkennung, Übersetzung, Sprachsynthese und vielem mehr.
Extrahieren von strukturierten Daten aus Formularen, Quittungen, Rechnungen und Karten mithilfe von Formularerkennung in Java	Eine Sammlung von Beispielen für die Azure.AI.FormRecognizer-Clientbibliothek.
Extrahieren, Klassifizieren und Verstehen von Text in Dokumenten mithilfe von Textanalyse in Java	Die Clientbibliothek für die Textanalyse. Sie ist Teil des Azure KI Language-Diensts, der NLP-Funktionen (Natural Language Processing) zum Verstehen und Analysieren von Text bereitstellt.
Dokumentübersetzung in Java	In einem Schnellstartartikel wird erläutert, wie Sie mithilfe der Dokumentübersetzung ein Quelldokument in eine Zielsprache übersetzen und dabei Struktur und Textformatierung beibehalten.
Analysieren von Bildern	Beispielcode und Setupdokumente für das Microsoft Azure KI-Bildanalyse SDK hostet

Dokumentation

KI-Dienst	Beschreibung	API-Referenz	Schnellstart
Content Safety	Ein KI-Dienst, der unerwünschte Inhalte erkennt.	Referenz zur Content Safety-API	Schnellstart
Dokument Intelligenz	Verwandeln Sie Dokumente in intelligente datengesteuerte Lösungen.	Referenz zur Document Intelligence-API	Schnellstart
Sprache	Erstellen Sie Anwendungen mit branchenführenden Funktionen zum Verstehen natürlicher Sprache.	Referenz zur Language-API	Schnellstart
Suche	Nutzen Sie die KI-gestützte Cloudsuche für Ihre Anwendungen.	Referenz zur Search-API	Schnellstart
Speech	Spracherkennung, Sprachsynthese, Übersetzung und Sprechererkennung	Referenz zur Speech-API	Schnellstart
Übersetzer	Nutzen Sie die KI-gestützte Übersetzung, um mehr als 100 gebräuchliche, gefährdete und bedrohte Sprachen und Dialekte zu übersetzen.	Referenz zur Übersetzer-API	Schnellstart
Vision	Analysieren von Inhalten in Bildern und Videos	Referenz zur Vision API	Schnellstart

Training

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.
Erste Schritte mit Azure Lab Services	Azure KI Services 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 Azure KI Services-Ressourcen vorbereiten, sichern, überwachen und bereitstellen und sie verwenden, um intelligente Lösungen zu erstellen.
Grundlagen zu Microsoft Azure AI: Generative KI	Schulungspfad, der Ihnen hilft zu verstehen, wie große Sprachmodelle die Grundlage der generativen KI bilden: wie der Azure OpenAI Service Zugang zur neuesten generativen KI-Technologie bietet, wie Prompts und Antworten optimiert werden können und wie die verantwortungsvollen KI-Grundsätze von Microsoft ethische KI-Fortschritte vorantreiben.
Entwickeln von generativen KI-Lösungen mit Azure OpenAI Service	Azure OpenAI Service bietet Zugriff auf die leistungsstarken großen Sprachmodelle von OpenAI wie ChatGPT-, GPT-, Codex- und Embeddings-Modelle. In diesem Lernpfad lernen Entwicklerinnen und Entwickler, wie Sie Code, Bilder und Text mithilfe des Azure OpenAI SDK und anderer Azure-Dienste generieren.

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, Bausteine 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 Dokumention, 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. Informationen zum Durchsuchen aller verfügbaren Vorlagen finden Sie in den KI-App-Vorlagen im Azure Developer CLI-Katalog.