AI-alkalmazások fejlesztése Az Azure-szolgáltatások használatával

Alkalmazások létrehozása generatív AI-képességekkel az Azure-ban.

A generatív AI alapjai

Áttekintés

• A generatív AI bemutatása
• Fogalmak és szempontok
• LLM-ek bővítése RAG használatával és finomhangolással
• Advanced Retrieveal-Augmented Generation

Mesterségesintelligencia-alkalmazássablonok

Áttekintés

• Az AI-alkalmazássablonok áttekintése

Első lépések

• Csevegés az adatokkal a Python használatával
• Csevegés az adatokkal JavaScript használatával
• Csevegés az adatokkal a Java használatával
• Csevegés az adataival a .NET használatával

AI-alkalmazások tervezése

Áttekintés

• AI-ügynökök vezénylési mintái
• Az AI-alkalmazás tervezése az alapmodell életciklusának támogatásához

Model Context Protocol (MCP) protokollal rendelkező ügynökök

Áttekintés

• Ügynökök létrehozása a Model Context Protocol használatával az Azure-ban
• TypeScript MCP-kiszolgáló létrehozása az Azure Container Apps használatával
• OpenAI-alapú ügynökök létrehozása az MCP használatával
• AI-ügynökeszközök létrehozása távoli MCP használatával az Azure Functions használatával
• Távoli MCP-kiszolgálók gazdagépe az Azure App Service-ben

Új modellek felfedezése és kipróbálás

How-To Útmutató

• Érvelési alkalmazások fejlesztése DeepSeek-modellekkel az Azure AI Foundryben az OpenAI SDK használatával

Bemutató

• Kezdje el a DeepSeek-R1 érvelési modell használatát.

AI-alkalmazások biztonsága

Áttekintés

• Biztonsági tervezés LLM-alapú alkalmazásokhoz

How-To Útmutató

• Az Azure OpenAI használata kulcsok nélkül
• Az Azure AI Search használata kulcsok nélkül

Első lépések

• Az AI-alkalmazás védelme kulcs nélküli hitelesítéssel

Erőforrások programozási nyelv szerint

Áttekintés

• Python
• JavaScript
• Java
• C# és .NET
• Go