Sviluppare app di intelligenza artificiale con .NET
Questo articolo contiene un elenco organizzato delle migliori risorse di apprendimento per gli sviluppatori .NET che vogliono cominciare a creare app di intelligenza artificiale. Le risorse includono articoli di avvio rapido comuni, campioni di riferimento, documentazione e corsi di formazione.
Risorse per il Servizio OpenAI di Azure
Il servizio OpenAI di Azure consente all'API REST di accedere ai modelli di linguaggio avanzati di OpenAI. Questi modelli possono essere facilmente adattati alle attività specifiche, tra cui, a titolo esemplificativo, la generazione di contenuti, il riepilogo, la comprensione delle immagini, la ricerca semantica e la traduzione dal linguaggio naturale al codice. Gli utenti possono accedere al servizio tramite API REST, Azure OpenAI SDK for .NET o l'interfaccia Web di Azure OpenAI Studio.
Librerie ed esempi
| Collega | Descrizione |
|---|---|
| Azure OpenAI SDK for .NET | La versione di origine GitHub della libreria client OpenAI di Azure per .NET è un adattamento delle API REST di OpenAI che fornisce un'interfaccia idiomatica e un'integrazione avanzata con il resto dell'ecosistema di Azure SDK. Può connettersi alle risorse OpenAI di Azure o all'endpoint di inferenza non Azure OpenAI, rendendola una scelta ideale anche per lo sviluppo non Azure OpenAI. |
| Versioni di Azure OpenAI SDK | Collegamenti a tutti i pacchetti di libreria di Azure OpenAI SDK, inclusi i collegamenti per .NET, Java, JavaScript e Go. |
| Pacchetto NuGet Azure.AI.OpenAI | Versione NuGet della libreria client OpenAI di Azure per .NET. |
| Introduzione all'uso di GPT-35-Turbo e GPT-4 | Articolo che illustra come creare un esempio di completamento della chat. |
| Completamenti | Raccolta di 10 esempi che illustrano come usare la libreria client OpenAI di Azure per .NET per chattare, trasmettere risposte, usare dati personalizzati, trascrivere/tradurre audio, generare immagini e così via. |
| Completamento chat di streaming | Collegamento diretto agli esempi che illustrano i completamenti del flusso. |
| OpenAI con il controllo degli accessi basato su ruoli di Microsoft Entra ID | Uno sguardo all'autenticazione con Microsoft Entra ID. |
| OpenAI con identità gestite | Articolo con scenari di sicurezza più complessi che richiedono il controllo degli accessi in base al ruolo di Azure. Questo documento illustra come eseguire l'autenticazione alla risorsa OpenAI usando Microsoft Entra ID. |
| Ulteriori esempi | Raccolta di esempi OpenAI scritti in .NET. |
Documentazione
| Collega | Descrizione |
|---|---|
| Documentazione del Servizio OpenAI di Azure | La pagina hub per la documentazione del servizio OpenAI di Azure. |
| Panoramica dell'ecosistema .NET + IA | Riepilogo dei servizi e degli strumenti che potrebbe essere necessario usare nelle applicazioni, con collegamenti per altre informazioni su ognuno di loro. |
| Creare un'app di chat di Azure per intelligenza artificiale con .NET | Usare Semantic Kernel o Azure OpenAI SDK per creare una semplice applicazione di chat per console .NET 8. |
| Riassumere testi usando un'app di chat di Azure per intelligenza artificiale con .NET | È simile all'articolo precedente, ma il prompt è quello di riepilogare il testo. |
| Ottenere informazioni dettagliate sui dati da un'app di chat di Azure per intelligenza artificiale con .NET | Usare Semantic Kernel o Azure OpenAI SDK per ottenere analisi e informazioni sui dati. |
| Estendere Azure per intelligenza artificiale usando la proprietà Strumenti ed eseguire una funzione locale con .NET | Creare un assistente che gestisce determinati prompt usando la compilazione di strumenti personalizzati in .NET. |
| Generare immagini usando Azure per intelligenza artificiale con .NET | Usare il modello OpenAI dell-e-3 per generare un'immagine. |
Risorse per gli altri Servizi di Azure AI
Oltre al Servizio OpenAI di Azure, sono disponibili molti altri Servizi di Azure AI che consentono agli sviluppatori e alle organizzazioni di creare rapidamente applicazioni intelligenti, pronte per il mercato e responsabili con API e modelli predefiniti personalizzabili. Le applicazioni di esempio includono elaborazione del linguaggio naturale per conversazioni, ricerca, monitoraggio, traduzione, riconoscimento vocale, visione e processo decisionale.
Esempi
| Collega | Descrizione |
|---|---|
| Integrare Servizio cognitivo di Azure per la voce nelle app con gli esempi di Speech SDK | Un archivio di esempi per i servizi cognitivi di Azure per la voce SDK. Collegamenti a esempi per il riconoscimento vocale, la traduzione, la sintesi vocale e altro ancora. |
| Informazioni sui documenti di Azure AI SDK | Azure AI Document Intelligence (in precedenza Riconoscimento modulo) è un servizio cloud che usa Machine Learning per analizzare il testo e i dati strutturati dai documenti. Document Intelligence Software Development Kit (SDK) è un set di librerie e strumenti che consentono di integrare facilmente modelli e funzionalità di Document Intelligence nelle applicazioni. |
| Estrarre dati strutturati da moduli, ricevute, fatture e schede usando Riconoscimento modulo in .NET | Repository di esempi per la libreria client Azure.AI.FormRecognizer. |
| Estrarre, classificare e comprendere il testo all'interno dei documenti usando Analisi del testo in .NET | La libreria client per Analisi del testo. Questo fa parte del servizio Azure AI Language, che fornisce funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per la comprensione e l'analisi del testo. |
| Traduzione di documenti in .NET | Articolo di avvio rapido che illustra in dettaglio come usare La traduzione documenti per tradurre un documento di origine in una lingua di destinazione mantenendo al tempo stesso la struttura e la formattazione del testo. |
| Risposta alle domande in .NET | Un articolo di avvio rapido per ottenere una risposta (e un punteggio di attendibilità) da un corpo di testo inviato insieme alla domanda. |
| Comprensione di Language Understanding in .NET | La libreria client per Conversational Language Understanding (CLU), un servizio di intelligenza artificiale conversazionale basato sul cloud, che può estrarre finalità ed entità nelle conversazioni e funge da agente di orchestrazione per selezionare il candidato migliore per analizzare le conversazioni per ottenere una risposta migliore dalle app come Qna, Luis e Conversation App. |
| Analizzare le immagini | Codice di esempio e documenti di configurazione per l’SDK di analisi di immagini di Microsoft Azure per intelligenza artificiale |
Documentazione
| Servizio di intelligenza artificiale | Descrizione | Informazioni di riferimento sulle API | Guida introduttiva |
|---|---|---|---|
| Sicurezza dei contenuti | Servizio di intelligenza artificiale che rileva contenuto indesiderato. | Informazioni di riferimento sulle API di Sicurezza dei contenuti | Guida introduttiva |
| Intelligence per i documenti | Trasformare i documenti in soluzioni intelligenti basate sui dati. | Informazioni di riferimento sulle API di Document Intelligence | Guida introduttiva |
| Lingua | Creare app con funzionalità di comprensione del linguaggio naturale leader del settore. | Informazioni di riferimento per l'API Lingua | Guida introduttiva |
| Cerca | Portare la ricerca cloud basata sull'intelligenza artificiale alle applicazioni. | Informazioni di riferimento per l'API Ricerca | Guida introduttiva |
| Comandi vocali | Riconoscimento vocale, sintesi vocale, traduzione e riconoscimento del parlante. | Informazioni di riferimento per l'API Voce | Guida introduttiva |
| Translator | Usare la traduzione assistita dall'intelligenza artificiale per tradurre più di 100 lingue e dialetti in uso, a rischio e in via di estinzione. | Informazioni di riferimento per l’API Traduzione | Guida introduttiva |
| Visione | Consente di analizzare il contenuto in immagini e video. | Informazioni di riferimento per l’API Vision | Guida introduttiva |
Formazione
| Collega | Descrizione |
|---|---|
| Workshop sull'intelligenza artificiale generativa per principianti | Informazioni sui concetti fondamentali della creazione di app generative per intelligenza artificiale con il corso completo di 18 lezioni di Microsoft Cloud Advocate. |
| Introduzione a Servizi di Azure AI | Servizi di Azure AI è una raccolta di servizi che costituiscono blocchi delle funzionalità di intelligenza artificiale che è possibile integrare nelle applicazioni. In questo percorso di apprendimento si apprenderà come effettuare il provisioning, proteggere, monitorare e distribuire le risorse di Servizi di Azure AI e usarle per creare soluzioni intelligenti. |
| Concetti fondamentali su Microsoft Azure per intelligenza artificiale: intelligenza artificiale generativa | Percorso di training per comprendere come i modelli linguistici di grandi dimensioni costituiscano la base dell'intelligenza artificiale generativa: come il servizio OpenAI di Azure fornisce l'accesso alla tecnologia di intelligenza artificiale generativa più recente, come i prompt e le risposte possono essere ottimizzati e il modo in cui i principi di intelligenza artificiale responsabile di Microsoft guidano i progressi dell'intelligenza artificiale etica. |
| Sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale generative con il servizio OpenAI di Azure | Il servizio OpenAI di Azure offre l'accesso a modelli Large Language Model avanzati di OpenAI, come ChatGPT, GPT, Codex e Embeddings. Questo percorso di apprendimento illustra agli sviluppatori come generare codice, immagini e testo usando Azure OpenAI SDK e altri servizi di Azure. |
Modelli di app per intelligenza artificiale
I modelli di app di intelligenza artificiale consentono di eseguire implementazioni di riferimento ben gestite e facili da distribuire che offrono un punto di partenza di alta qualità per le app di intelligenza artificiale.
Esistono due categorie di modelli di app di intelligenza artificiale, ovvero blocchi predefiniti e soluzioni end-to-end. I blocchi predefiniti sono esempi su scala ridotta incentrati su scenari e attività specifici. Le soluzioni end-to-end sono esempi di riferimento completi che includono documentazione, codice sorgente e distribuzione che possono essere utilizzati ed estesi in base alle proprie esigenze.
Per esaminare un elenco di modelli chiave disponibili per ogni linguaggio di programmazione, vedere Modelli di app di intelligenza artificiale. Per esplorare tutti i modelli disponibili, vedere i modelli di app per intelligenza artificiale nella raccolta modelli di app per intelligenza artificiale.
