Dieser Artikel enthält die besten Lernressourcen für Entwickler, die mit der Entwicklung von KI-Apps für jede Programmiersprache beginnen. Zu den Ressourcen gehören Bibliotheken und Beispiele, Dokumentationen, Schulungskurse und vieles mehr.
Ressourcen für Azure OpenAI in Microsoft Foundry Models
Azure OpenAI in Microsoft Foundry Models bietet REST-API-Zugriff auf die leistungsstarken Sprachmodelle, die in OpenAI verfügbar sind. Azure OpenAI hilft Ihnen, diese Modelle anzupassen, um bestimmte Aufgaben auszuführen, z. B. Inhaltsgenerierung, Zusammenfassung, Bildverständnis, semantische Suche und natürliche Sprache für die Codeübersetzung. Greifen Sie auf Azure OpenAI mithilfe der REST-APIs, des OpenAI SDK für Python oder über das Microsoft Foundry Portal zu.
Bibliotheken
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Beschreibung |
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OpenAI SDK für .NET |
Die OpenAI-.NET-Bibliothek bietet bequemen Zugriff auf die OpenAI REST-API von .NET-Anwendungen. Sie kann eine Verbindung mit Azure OpenAI-Ressourcen oder mit dem Nicht-Azure OpenAI-Ableitungsendpunkt herstellen, sodass sie auch für die OpenAI-Entwicklung ohne Azure geeignet ist. |
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OpenAI SDK-Versionen |
Links zu allen OpenAI SDK-Bibliothekspaketen, einschließlich Links für .NET, Java, JavaScript und Go. |
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OpenAI NuGet-Paket |
Die NuGet-Version der OpenAI-Clientbibliothek für .NET. |
Beispiele
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Beschreibung |
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.NET OpenAI MCP Agent |
Dieses Beispiel ist eine MCP-Agent-App, die in .NET mit Azure OpenAI geschrieben wurde, mit einem in TypeScript geschriebenen Remote-MCP-Server. |
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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. |
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deepseek-dotnet |
Dies ist eine Beispielchat-Demo, die die Funktionen von DeepSeek-R1 zeigt. |
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Vervollständigungen |
Eine Sammlung von 10 Beispielen, die veranschaulichen, wie Sie die Azure OpenAI-Clientbibliothek für .NET zum Chatten, Streamen von Antworten, Verwenden Ihrer eigenen Daten, Transkribieren/Übersetzen von Audio, Generieren von Bildern usw. verwenden können. |
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OpenAI mit Microsoft Entra ID rollenbasierte Zugriffskontrolle |
Ein Blick auf die Authentifizierung mit Microsoft Entra ID. |
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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. |
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Mehr Beispiele |
Eine Sammlung von OpenAI-Beispielen, die in .NET geschrieben wurden. |
Dokumentation
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Beschreibung |
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Azure OpenAI Service Documentation |
Die Hubseite für die Azure OpenAI Service-Dokumentation. |
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Overview des .NET + AI-Ökosystems |
Zusammenfassung der Dienste und Tools, die Sie möglicherweise in Ihren Anwendungen verwenden müssen, mit Links, um mehr über jeden dieser Dienste zu erfahren. |
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Switch von OpenAI auf Azure OpenAI |
Ein Leitfadenartikel zu den kleinen Änderungen, die Sie an Ihrem Code vornehmen müssen, damit Sie zwischen OpenAI und dem Azure OpenAI Service wechseln können. |
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Microsoft Foundry – Schnellstart |
Das Microsoft Foundry SDK ist in mehreren Sprachen verfügbar, einschließlich Python, Java, TypeScript und C#. |
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Erstellen Sie eine KI-Chat-App mit .NET |
Erstellen Sie eine Konversations-.NET-Chat-App für die Konsole mit einem OpenAI- oder Azure-OpenAI-Modell. |
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Verbindung mit einem KI-Modell herstellen und dieses anstoßen |
Erstellen Sie eine .NET Konsolen-Chat-App, um eine Verbindung mit einem OpenAI-Modell oder Azure-OpenAI-Modell herzustellen und es aufzufordern. |
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Build a .NET AI vector search app |
Erstellen Sie eine .NET Konsolen-App, um die semantische Suche in einem Vektorspeicher durchzuführen, um relevante Ergebnisse für die Abfrage des Benutzers zu finden. |
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Invoke .NET Funktionen mithilfe eines KI-Modells |
Erstellen Sie eine .NET KI-Chat-App der Konsole, die eine Verbindung mit einem KI-Modell herstellt, wobei lokale Funktionsaufrufe aktiviert sind. |
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Generieren von Bildern mit OpenAI.Images.ImageClient |
Verwenden Sie das OpenAI-DALL-E KI-Modell. um ein Bild zu generieren. |
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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Beschreibung |
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Integrieren Azure Sprache in Foundry Tools in Ihre Apps mit Sprach-SDK-Beispielen |
Ein Repository mit Beispielen für das Speech SDK. Links zu Beispielen für Spracherkennung, Übersetzung, Sprachsynthese und vielem mehr. |
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Azure Document Intelligence im Foundry Tools SDK |
Document Intelligence (früher Form Recognizer) ist ein Clouddienst, der maschinelles Lernen verwendet, um Text und strukturierte Daten aus Dokumenten zu analysieren. Das Dokument Intelligenz SDK (Software Development Kit) besteht aus einer Reihe von Bibliotheken und Tools, mit denen Sie die Modelle und Funktionen von Dokument Intelligenz einfach in Ihre Anwendungen integrieren können. |
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Extrahieren Sie strukturierte Daten aus Formularen, Quittungen, Rechnungen und Karten mit Form Recognizer in .NET |
Ein Repository mit Beispielen für die Azure. AI. FormRecognizer-Clientbibliothek. |
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Ausziehen, Klassifizieren und Verstehen von Text in Dokumenten mithilfe von Text Analytics in .NET |
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. |
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Document Translation in .NET |
Ein Schnellstartartikel, in dem erläutert wird, wie Sie die Dokumentübersetzung verwenden, um ein Quelldokument in eine Zielsprache zu übersetzen und dabei die Struktur und Textformatierung beizubehalten. |
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Fragenbeantwortung in .NET |
Ein Schnellstartartikel, um eine Antwort (inklusive Konfidenzbewertung) aus einem Text zu erhalten, den Sie zusammen mit Ihrer Frage senden. |
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Verstehen von Konversationssprache in .NET |
Die Clientbibliothek für das konversationelle Sprachverständnis (CLU), einen cloudbasierten KI-Dienst für Gespräche, der Absichten und Entitäten in Unterhaltungen extrahieren kann und als Orchestrator fungiert, um den besten Kandidaten zur Analyse der Gespräche auszuwählen. Dadurch werden optimale Antworten von Anwendungen wie Qna, Luis und Conversation App erzielt. |
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Analysieren von Bildern |
Beispielcode und Setupdokumente für das Microsoft Azure AI Image Analysis SDK |
Dokumentation
Ausbildung
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Beschreibung |
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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. |
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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. |
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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 Azure AI Services-Ressourcen bereitstellen, sichern, überwachen und bereitstellen und verwenden, um intelligente Lösungen zu erstellen. |
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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. |
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Develop Generative AI-Lösungen mit Azure OpenAI Service |
Azure OpenAI Service bietet Zugriff auf die leistungsstarken großen Sprachmodelle von OpenAI wie ChatGPT, GPT, Codex und Embeddings. In diesem Lernpfad lernen 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, 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.
Ressourcen für Azure OpenAI in Microsoft Foundry Models
Azure OpenAI in Microsoft Foundry Models bietet REST-API-Zugriff auf die leistungsstarken Sprachmodelle, die in OpenAI verfügbar sind. Azure OpenAI hilft Ihnen, diese Modelle anzupassen, um bestimmte Aufgaben auszuführen, z. B. Inhaltsgenerierung, Zusammenfassung, Bildverständnis, semantische Suche und natürliche Sprache für die Codeübersetzung. Greifen Sie auf Azure OpenAI mithilfe der REST-APIs, des OpenAI SDK für Python oder über das Microsoft Foundry Portal zu.
SDKs und Bibliotheken
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Beschreibung |
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OpenAI SDK für Python |
Die GitHub Quellcodeversion der OpenAI Python-Bibliothek, die bequemen Zugriff auf die OpenAI-API von Anwendungen bietet, die in der Python Sprache geschrieben wurden. |
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OpenAI Python Package |
Die PyPi-Version der OpenAI-Python-Bibliothek. |
Beispiele
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Beschreibung |
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Abschluss des Streaming-Chats |
Ein Notizbuchbeispiel, das veranschaulicht, wie Chatabschlusse mithilfe der Azure Endpunkte funktionieren. Das Beispiel konzentriert sich auf Chatabschlusse, führt aber auch andere Vorgänge ein, die mit der API verfügbar sind. |
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Azure Embeddings |
Ein Notizbuchbeispiel, das veranschaulicht, wie Einbettungen mit Azure Endpunkten verwendet werden. Das Beispiel konzentriert sich auf Einbettungen, führt aber auch andere Vorgänge ein, die mit der API verfügbar sind. |
Dokumentation
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Beschreibung |
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Switch von OpenAI auf Azure OpenAI |
Ein Leitfadenartikel zu den kleinen Änderungen, die Sie an Ihrem Code vornehmen müssen, damit Sie zwischen OpenAI und dem Azure OpenAI Service wechseln können. |
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Quickstart: Erste Schritte beim Generieren von Text mit Azure OpenAI Service |
Eine Schnellstartanleitung, die veranschaulicht, wie Sie die benötigten Dienste einrichten und Code schreiben, um ein Modell mithilfe von Python aufzufordern. |
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Quickstart: Erste Schritte mit GPT-35-Turbo und GPT-4 mit Azure OpenAI Service |
Eine Schnellstartanleitung, die veranschaulicht, wie Sie mit System-, Assistenten- und Benutzerrollen arbeiten, um Inhalte als Reaktion auf bestimmte Fragen anzupassen. |
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Quickstart: Chatten Sie mit Azure OpenAI-Modellen mithilfe Ihrer eigenen Daten |
Eine Schnellstartanleitung, mit der Sie eigene Daten hinzufügen können, z. B. eine PDF- oder ein anderes Dokument. |
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Quickstart: Erste Schritte mit Azure OpenAI-Assistenten (Vorschau) |
Eine Schnellstartanleitung, die veranschaulicht, wie Sie ein Modell anweisen, den integrierten Python Codedolmetscher zu verwenden, um mathematische Probleme schritt für Schritt zu lösen. Dieses Beispiel bietet einen Ausgangspunkt für die Verwendung Ihrer eigenen KI-Assistenten, auf die über benutzerdefinierte Anweisungen zugegriffen wird. |
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Bereitstellen des Modells und Generieren von Text |
Ein Artikel mit minimalen, einfachen detaillierten Schritten zum Bereitstellen eines Modells, das programmgesteuert chatten kann. |
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OpenAI mit Microsoft Entra ID rollenbasierten Zugriffssteuerung |
Sehen Sie sich die Authentifizierung mithilfe von Microsoft Entra ID und Azure rollenbasierten Zugriffssteuerung an. |
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OpenAI mit Azure AD-verwalteten Identitäten für Azure Ressourcen |
Ein Artikel mit komplexeren Sicherheitsszenarien, die Azure rollenbasierte Zugriffssteuerung erfordern. Erfahren Sie, wie Sie sich mit Microsoft Entra ID bei Ihrer OpenAI-Ressource authentifizieren. |
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Azure OpenAI in Microsoft Foundry Models-Beispielen |
Eine Zusammenstellung nützlicher Azure OpenAI in Microsoft Foundry Models-Ressourcen und Codebeispielen, die Ihnen bei den ersten Schritten helfen und Ihre Technologieakzeptanz beschleunigen können. |
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Schnellstart: Verwenden von Bildern in Ihren KI-Chats |
Eine Schnellstartanleitung, die zeigt, wie Sie ein Modell programmgesteuert auffordern, den Inhalt eines Bilds zu beschreiben. |
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Quickstart: Generieren von Bildern mit Azure OpenAI Service |
Eine Schnellstartanleitung, die veranschaulicht, wie Bilder programmgesteuert mithilfe von Dall-E basierend auf einer Eingabeaufforderung generiert werden. |
Neben Azure OpenAI Service gibt es viele weitere Foundry Tools. Entwickler und Organisationen können schnell intelligente, marktfähige und verantwortungsvolle Anwendungen mit sofort einsatzbereiten und vorgefertigten anpassbaren APIs und Modellen erstellen. Beispielanwendungen sind die Verarbeitung natürlicher Sprache für Unterhaltungen, Suche, Überwachung, Übersetzung, Sprache, Visions- und Entscheidungsfindung.
Beispiele
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Beschreibung |
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Integrieren Von Spracherkennung in Ihre Apps mit Azure Speech in Foundry Tools SDK Samples |
Beispiele für das Azure Cognitive Services Speech SDK. Links zu Beispielen für Spracherkennung, Übersetzung, Sprachsynthese und vielem mehr. |
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Azure Document Intelligence im Foundry Tools SDK |
Document Intelligence (früher Form Recognizer) ist ein Clouddienst, der maschinelles Lernen verwendet, um Text und strukturierte Daten aus Dokumenten zu analysieren. Das Dokument Intelligenz SDK (Software Development Kit) besteht aus einer Reihe von Bibliotheken und Tools, mit denen Sie die Modelle und Funktionen von Dokument Intelligenz einfach in Ihre Anwendungen integrieren können. |
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Ausziehen sie strukturierte Daten aus Formularen, Quittungen, Rechnungen und Karten mithilfe von Form Recognizer in Python |
Beispiele für die Azure. AI. FormRecognizer-Clientbibliothek. |
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Ausziehen, Klassifizieren und Verstehen von Text in Dokumenten mithilfe von Text Analytics in Python |
Die Clientbibliothek für Text Analytics. Diese APIs sind Teil der Azure Language in Foundry Tools Service, der NLP-Funktionen (Natural Language Processing) zum Verständnis und Analysieren von Text bereitstellt. |
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Document Translation in Python |
Ein Schnellstartartikel, in dem die Dokumentübersetzung verwendet wird, um ein Quelldokument in eine Zielsprache zu übersetzen, wobei die Struktur und die Textformatierung beibehalten werden. |
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Question-Antwort in Python |
Ein Schnellstartartikel mit Schritten zum Abrufen einer Antwort (und einer Konfidenzbewertung) aus einem Textkorpus, den Sie zusammen mit Ihrer Frage senden. |
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Konversationelle Sprachverständnis in Python |
Die Clientbibliothek für Konversationelles Sprachverständnis (CLU). CLU ist ein cloudbasierter KI-Dienst für Unterhaltungen, der Absichten und Entitäten extrahieren kann. CLU fungiert als Orchestrator, um den besten Kandidaten auszuwählen, um Unterhaltungen zu analysieren, um die beste Antwort von Apps wie QnA, Luis und Conversation App zu erhalten. |
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Analysieren von Bildern |
Beispielcode und Setupdokumente für das Microsoft Azure AI Image Analysis SDK. |
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Inhaltssicherheit im Foundry Control Plane SDK für Python |
Das SDK kann dazu beitragen, schädliche vom Benutzer generierte und KI-generierte Inhalte in Anwendungen und Diensten zu erkennen. Content Safety enthält Text- und Bild-APIs für die Erkennung von schädlichem Material. |
Dokumentation
Ausbildung
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Beschreibung |
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Generative KI für Anfänger Workshop |
Lernen Sie die Grundlagen der Entwicklung generativer KI-Apps mit unserem 18 Lektionen umfassenden Kurs von Microsoft Cloud Advocates kennen. |
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Erste Schritte mit Foundry Tools |
Foundry Tools sind Bausteine von KI-Funktionen, die Sie in Ihre Anwendungen integrieren können. Vervollständigen Sie diesen Lernpfad, um zu erfahren, wie Sie Azure AI Services-Ressourcen bereitstellen, sichern, überwachen und einsetzen und sie verwenden, um intelligente Lösungen zu erstellen. |
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Microsoft Azure KI-Grundlagen: Generative KI |
Schließen Sie diesen Lernpfad ab, um zu verstehen, wie große Sprachmodelle die Grundlage für generative KI bilden. Erfahren Sie, wie Azure OpenAI Service Zugriff auf die neueste generative KI-Technologie bietet. Erfahren Sie, wie Azure OpenAI-Eingabeaufforderungen und -antworten fein abgestimmt werden können und wie die verantwortungsvollen KI-Prinzipien von Microsoft ethische KI-Fortschritte fördern. |
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Develop Generative AI-Lösungen mit Azure OpenAI Service |
Azure OpenAI Service bietet Zugriff auf die leistungsstarken großen Sprachmodelle von OpenAI wie ChatGPT, GPT, Codex und Embeddings. Schließen Sie diesen Lernpfad für Entwickler ab, und erkunden Sie, wie Sie Code, Bilder und Text mithilfe des Azure OpenAI SDK und anderer Azure-Dienste generieren. |
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Build AI-Apps mit Azure Database for PostgreSQL |
Vervollständigen Sie diesen Lernpfad, um Azure KI- und Azure Machine Learning Services-Integrationen zu erkunden, die von der Azure AI-Erweiterung für Azure Database for PostgreSQL – Flexible Server bereitgestellt werden. Erfahren Sie, wie Sie mit diesen Diensten KI-gestützte Apps erstellen können. |
KI-Anwendungsvorlagen
KI-Anwendungsvorlagen bieten Ihnen gut gepflegte, einfach zu implementierende Referenzimplementierungen, die einen qualitativ hochwertigen Ausgangspunkt für Ihre KI-Apps bieten.
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 Bereitstellungsfeatures enthalten. Sie können auf die Lösungen aufbauen und sie für Ihre eigenen Zwecke erweitern.
- 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.
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
Beispiele
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Beschreibung |
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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. |
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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. |
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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. |
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Vervollständigungen |
Ein einfaches Beispiel, in dem veranschaulicht wird, wie die Vervollständigung für den bereitgestellten Prompt abgerufen werden. |
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Streaming Chat Completions |
Ein einfaches Beispiel, in dem veranschaulicht wird, wie das Streamen von Chatvervollständigungen verwendet wird. |
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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. |
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OpenAI mit Microsoft Entra ID rollenbasierte Zugriffskontrolle |
Ein Blick auf die Authentifizierung mit Microsoft Entra ID. |
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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. |
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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. |
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Mehr Beispiele |
OpenAI-Beispiele, die eine Reihe von Szenarien abdecken. |
Dokumentation
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
Dokumentation
Ausbildung
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Beschreibung |
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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. |
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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. |
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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. |
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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. |
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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. |
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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. |
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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. |
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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. |
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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, 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.
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
Dokumentation
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Beschreibung |
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Azure OpenAI Service Documentation |
Die Hubseite für die Azure OpenAI Service-Dokumentation. |
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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. |
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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. |
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Microsoft Foundry – Schnellstart |
Das Microsoft Foundry SDK ist in mehreren Sprachen verfügbar, einschließlich Python, Java, TypeScript und C#. |
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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. |
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OpenAI mit Microsoft Entra ID rollenbasierte Zugriffskontrolle |
Ein Artikel, der die Authentifizierung mithilfe von Microsoft Entra ID untersucht. |
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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. |
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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. |
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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. |
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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Beschreibung |
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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. |
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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. |
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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. |
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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. |
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Analysieren von Bildern |
Beispielcode und Setupdokumente für die clientbibliothek für die Microsoft Azure Bildanalyse für Java |
Dokumentation
Ausbildung
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Beschreibung |
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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. |
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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. |
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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. |
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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.
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.
| Link |
Beschreibung |
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OpenAI SDK für Go |
Die GitHub Quellversion des OpenAI SDK für Go. |
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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. |
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Package (pkg.go.dev) |
Die Go-Paketversion des Azure OpenAI-Clientmoduls für Go. |
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ChatCompletions |
Ein einfaches Beispiel, in dem veranschaulicht wird, wie Vervollständigungen implementiert werden. |
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ChatCompletions mithilfe von Werkzeugen |
Ein einfaches Beispiel, in dem veranschaulicht wird, wie Vervollständigungen mit Functions implementiert werden. |
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Streaming Chat Completions |
Ein einfaches Beispiel, in dem veranschaulicht wird, wie das Streamen von Chatvervollständigungen implementiert wird. |
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Image-Generation |
Ein einfaches Beispiel für die Implementierung der Bildgenerierung. |
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Embeddings |
Ein einfaches Beispiel, in dem veranschaulicht wird, wie Einbettungen erstellt werden. |
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Weitere Beispiele |
Die Go-Paketversion der Dokumentation für das OpenAI-Clientmodul für Go. |
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Weitere Anleitungen |
Die Hubseite für die Azure OpenAI Service-Dokumentation. |
Sichern Ihrer Azure KI-Ressourcen
Sprache/Vision
Language