このドキュメントは、Azure Services とお気に入りのプログラミング言語を使用して Azure で生成 AI アプリを構築する経験豊富な開発者向けに設計されています。
開発者向けの生成 AI の概要
生成 AI は、アプリケーションの多くの新しい可能性を開きます。 開発者は、生成型 AI に関連する新しい用語とテクノロジが既に理解しているものにどのように適合するかをマップするメンタル モデルを開発することが重要です。 次の一連の記事では、現在の開発エクスペリエンスが生成 AI にどのように適用されるかを示します。
- 経験豊富な開発者向けの生成 AI アプリの開発の概要
- 生成 AI ソリューションを構築する開発者にとって重要な概念と考慮事項
- 取得拡張生成と微調整による大規模言語モデルの拡張
- 高度な取得拡張生成システムの構築
AI アプリの設計
AI アプリケーションを設計するには、ユーザーのニーズを理解し、適切な AI モデルを選択し、それらをアプリ アーキテクチャに効果的に統合する必要があります。 次のリソースは、AI を利用したアプリケーションを設計するためのベスト プラクティスに関するガイダンスを提供します。
AI アプリケーション テンプレート
AI アプリケーション テンプレートには、AI アプリの高品質な開始点を提供する、適切に保守され、簡単にデプロイできる参照サンプルが用意されています。
AI アプリケーション テンプレートには、構成要素とエンド ツー エンド ソリューションの 2 つのカテゴリがあります。 構成要素は、特定のシナリオとタスクに焦点を当てた小規模なサンプルです。 エンド ツー エンド ソリューションは、ドキュメント、ソース コード、デプロイを含む包括的なリファレンス サンプルであり、独自の目的で使用および拡張できます。
各プログラミング言語で使用できる主要なテンプレートの一覧については、「AI アプリ テンプレート」を参照してください。 使用可能なすべてのテンプレートについては、AI アプリケーション テンプレート ギャラリーの AI アプリケーション テンプレートを参照してください。
最も一般的なテンプレートの 1 つは、Azure OpenAI と Azure AI 検索を使用したデータ サンプルとのチャットです。
エージェントとモデル コンテキスト プロトコル (MCP)
さまざまなサービスや API と対話できるエージェントなど、より高度な AI アプリケーションの構築に関心がある開発者向けに、包括的なリソースとテンプレートを提供しています。
- Azure でモデル コンテキスト プロトコルを使用してエージェントを構築する - Azure でモデル コンテキスト プロトコル (MCP) を使用して複雑なタスクを実行できるインテリジェント なエージェントを構築する方法について説明します。
- Azure Container Apps サーバーを使用して TypeScript MCP サーバーを構築する - Azure Container Apps でホストされている TypeScript ベースの MCP サーバーを作成するためのステップ バイ ステップ ガイド
- MCP を使用して OpenAI を利用するエージェントを作成 する - .NET で MCP を使用して OpenAI を利用するエージェントを構築するチュートリアル。
認証とセキュリティ
AI アプリケーションを構築するには、データを保護し、規制を満たすために強力な認証とセキュリティが必要です。 次の記事では、Azure で AI アプリをセキュリティで保護する方法について説明します。
言語別のその他のリソース
各言語の概要ページは、人気のある記事、サンプル、ドキュメントにリンクされており、お好みのプログラミング言語またはプラットフォームにより固有の内容になっています。