Udostępnij za pośrednictwem


Tworzenie aplikacji sztucznej inteligencji za pomocą platformy .NET

Ten artykuł zawiera uporządkowaną listę najlepszych zasobów szkoleniowych dla deweloperów platformy .NET, którzy zaczynają tworzyć aplikacje sztucznej inteligencji. Zasoby obejmują popularne artykuły szybki start, przykłady referencyjne, dokumentację i kursy szkoleniowe.

Zasoby dla usługi Azure OpenAI

Usługa Azure OpenAI Service zapewnia dostęp interfejsu API REST do zaawansowanych modeli językowych interfejsu OpenAI. Modele te można łatwo dostosować do konkretnego zadania, w tym między innymi generowania zawartości, podsumowywania, interpretacji obrazów, wyszukiwania semantycznego i języka naturalnego do tłumaczenia kodu. Użytkownicy mogą uzyskiwać dostęp do usługi za pośrednictwem interfejsów API REST, zestawu Azure OpenAI SDK dla platformy .NET lub interfejsu internetowego w programie Azure OpenAI Studio.

Biblioteki i przykłady

Link opis
Zestaw AZURE OpenAI SDK dla platformy .NET Wersja źródłowa biblioteki klienta usługi Azure OpenAI dla platformy .NET w usłudze GitHub jest adaptacją interfejsów API REST platformy OpenAI, która zapewnia idiotyczny interfejs i bogatą integrację z resztą ekosystemu zestawu Azure SDK. Może ona łączyć się z zasobami usługi Azure OpenAI lub z punktem końcowym wnioskowania spoza usługi Azure OpenAI, dzięki czemu jest to doskonały wybór nawet w przypadku programowania w usłudze Azure OpenAI.
Wersje zestawu Azure OpenAI SDK Linki do wszystkich pakietów bibliotek zestawu AZURE OpenAI SDK, w tym linków dla platform .NET, Java, JavaScript i Go.
Pakiet NuGet Azure.AI.OpenAI Wersja nuGet biblioteki klienta usługi Azure OpenAI dla platformy .NET.
Wprowadzenie do korzystania z GPT-35-Turbo i GPT-4 Artykuł, który przeprowadzi Cię przez proces tworzenia przykładu ukończenia czatu.
Uzupełnień Kolekcja 10 przykładów, które pokazują, jak używać biblioteki klienta usługi Azure OpenAI dla platformy .NET do czatu, przesyłania strumieniowego odpowiedzi, używania własnych danych, transkrypcji/tłumaczenia dźwięku, generowania obrazów itp.
Ukończenie czatu przesyłania strumieniowego Link bezpośredni do przykładów demonstrujących ukończenie przesyłania strumieniowego.
OpenAI z kontrolą dostępu opartą na rolach firmy Microsoft Zapoznaj się z uwierzytelnianiem przy użyciu identyfikatora Entra firmy Microsoft.
Interfejs OpenAI z tożsamościami zarządzanymi Artykuł z bardziej złożonymi scenariuszami zabezpieczeń, które wymagają kontroli dostępu opartej na rolach platformy Azure (Azure RBAC). W tym dokumencie opisano sposób uwierzytelniania w zasobie OpenAI przy użyciu identyfikatora Entra firmy Microsoft.
Więcej przykładów Kolekcja przykładów openAI napisanych na platformie .NET.

Dokumentacja

Link opis
Dokumentacja usługi Azure OpenAI Strona centrum dokumentacji usługi Azure OpenAI Service.
Omówienie ekosystemu platformy .NET i sztucznej inteligencji Podsumowanie usług i narzędzi, które mogą być potrzebne w aplikacjach, z linkami, aby dowiedzieć się więcej na temat każdego z nich.
Tworzenie aplikacji do czatu usługi Azure AI za pomocą platformy .NET Użyj semantycznego jądra lub zestawu AZURE OpenAI SDK, aby utworzyć prostą aplikację do czatu konsolowego platformy .NET 8.
Podsumowywanie tekstu przy użyciu aplikacji do czatu usługi Azure AI na platformie .NET Simiar do poprzedniego artykułu, ale monitem jest podsumowanie tekstu.
Uzyskiwanie szczegółowych informacji o danych z aplikacji do czatu platformy Azure platformy Azure na platformie .NET Użyj semantycznego jądra lub zestawu AZURE OpenAI SDK, aby uzyskać analizy i informacje o danych.
Rozszerzanie sztucznej inteligencji platformy Azure przy użyciu narzędzi i wykonywanie funkcji lokalnej za pomocą platformy .NET Utwórz asystenta, który obsługuje niektóre monity przy użyciu niestandardowych narzędzi kompilacji na platformie .NET.
Generowanie obrazów przy użyciu sztucznej inteligencji platformy Azure za pomocą platformy .NET Użyj modelu OpenAI dell-e-3, aby wygenerować obraz.

Zasoby dla innych usług Azure AI

Oprócz usługi Azure OpenAI Service istnieje wiele innych usług sztucznej inteligencji platformy Azure, które ułatwiają deweloperom i organizacjom szybkie tworzenie inteligentnych, gotowych na rynek i responsbile aplikacji z wbudowanymi i wstępnie dostosowanymi interfejsami API i modelami. Przykładowe aplikacje obejmują przetwarzanie języka naturalnego na potrzeby konwersacji, wyszukiwania, monitorowania, tłumaczenia, mowy, przetwarzania obrazów i podejmowania decyzji.

Przykłady

Link opis
Integrowanie usługi Mowa z aplikacjami przy użyciu przykładów zestawu SPEECH SDK Repozytorium przykładów dla zestawu SDK rozpoznawania mowy usług Azure Cognitive Services. Linki do przykładów dotyczących rozpoznawania mowy, tłumaczenia, syntezy mowy i nie tylko.
Zestaw SDK analizy dokumentów usługi Azure AI Azure AI Document Intelligence (dawniej Rozpoznawanie formularzy) to usługa w chmurze, która używa uczenia maszynowego do analizowania tekstu i danych ustrukturyzowanych z dokumentów. Zestaw SDK (Document Intelligence Software Development Kit) to zestaw bibliotek i narzędzi, które umożliwiają łatwe integrowanie modeli i możliwości analizy dokumentów z aplikacjami.
Wyodrębnianie danych ustrukturyzowanych z formularzy, paragonów, faktur i kart przy użyciu rozpoznawania formularzy na platformie .NET Repozytorium przykładów biblioteki klienta Azure.AI.FormRecognizer.
Wyodrębnianie, klasyfikowanie i interpretowanie tekstu w dokumentach przy użyciu analiza tekstu na platformie .NET Biblioteka klienta dla analiza tekstu. Jest to część usługi językowej Azure AI, która udostępnia funkcje przetwarzania języka naturalnego (NLP) do zrozumienia i analizowania tekstu.
Tłumaczenie dokumentów na platformie .NET Artykuł Szybki start zawierający szczegółowe informacje na temat sposobu tłumaczenia dokumentów w celu tłumaczenia dokumentu źródłowego na język docelowy przy zachowaniu struktury i formatowania tekstu.
Odpowiadanie na pytania na platformie .NET Artykuł Szybki start umożliwiający uzyskanie odpowiedzi (i współczynnik ufności) z treści tekstu wysyłanego wraz z pytaniem.
Konwersacyjna usługa Language Understanding na platformie .NET Biblioteka kliencka usługi Conversational Language Understanding (CLU), oparta na chmurze usługa konwersacyjnej sztucznej inteligencji, która może wyodrębniać intencje i jednostki w konwersacjach i działa jak orkiestrator, aby wybrać najlepszego kandydata do analizowania konwersacji w celu uzyskania najlepszej odpowiedzi z aplikacji, takich jak Qna, Luis i Conversation App.
Analizowanie obrazów Przykładowy kod i dokumenty konfiguracji zestawu SDK analizy obrazów sztucznej inteligencji platformy Microsoft Azure

Dokumentacja

Usługa sztucznej inteligencji opis Odwołanie do interfejsu API Szybki start
Bezpieczeństwo zawartości Usługa sztucznej inteligencji, która wykrywa niepożądane treści. Dokumentacja interfejsu API bezpieczeństwa zawartości Szybki start
Analiza dokumentów Przekształcanie dokumentów w inteligentne rozwiązania oparte na danych. Dokumentacja interfejsu API analizy dokumentów Szybki start
Język Twórz aplikacje z wiodącymi w branży możliwościami rozumienia gruntów. Dokumentacja interfejsu API języka Szybki start
Wyszukaj Przeprowadź wyszukiwanie w chmurze oparte na sztucznej inteligencji w aplikacjach. Dokumentacja interfejsu API wyszukiwania Szybki start
Mowa Zamiana mowy na tekst, zamiana mowy na mowę, tłumaczenie i rozpoznawanie osoby mówiącej. Dokumentacja interfejsu API rozpoznawania mowy Szybki start
Translator Użyj trnslacji opartej na sztucznej inteligencji, aby przetłumaczyć ponad 100 języków, zagrożonych i zagrożonych języków i dialektów. Dokumentacja interfejsu API tłumaczenia Szybki start
Wizja Analizowanie zawartości na obrazach i wideo. Dokumentacja interfejsu API przetwarzania obrazów Szybki start

Szkolenia

Link opis
Generowanie sztucznej inteligencji dla początkujących warsztatów Poznaj podstawy tworzenia aplikacji generacyjnych sztucznej inteligencji, korzystając z naszego 18-lekcyjnego kompleksowego kursu przez ambasadorów chmury firmy Microsoft.
Rozpoczynanie pracy z usługami Azure AI Usługi Azure AI to zbiór usług, które są blokami konstrukcyjnymi funkcji sztucznej inteligencji, które można zintegrować z aplikacjami. W tej ścieżce szkoleniowej dowiesz się, jak aprowizować, zabezpieczać, monitorować i wdrażać zasoby usług Azure AI Services oraz używać ich do tworzenia inteligentnych rozwiązań.
Podstawy sztucznej inteligencji platformy Microsoft Azure: generowanie sztucznej inteligencji Ścieżka szkoleniowa pomagająca zrozumieć, jak duże modele językowe tworzą podstawę generowania sztucznej inteligencji: jak usługa Azure OpenAI zapewnia dostęp do najnowszej technologii generowania sztucznej inteligencji, jak monity i odpowiedzi mogą być precyzyjnie dostosowane oraz jak zasady odpowiedzialnej sztucznej inteligencji firmy Microsoft napędzają etyczne postępy w zakresie sztucznej inteligencji.
Opracowywanie rozwiązań generacyjnych sztucznej inteligencji za pomocą usługi Azure OpenAI Service Usługa Azure OpenAI Service zapewnia dostęp do zaawansowanych modeli językowych openAI, takich jak ChatGPT, GPT, Codex i Embeddings. Ta ścieżka szkoleniowa uczy deweloperów, jak generować kod, obrazy i tekst przy użyciu zestawu Azure OpenAI SDK i innych usług platformy Azure.

Szablony aplikacji sztucznej inteligencji

Szablony aplikacji sztucznej inteligencji zapewniają dobrze utrzymane, łatwe w wdrażaniu implementacji referencyjnych, które zapewniają wysokiej jakości punkt wyjścia dla aplikacji sztucznej inteligencji.

Istnieją dwie kategorie szablonów aplikacji sztucznej inteligencji, bloki konstrukcyjne i kompleksowe rozwiązania. Bloki konstrukcyjne to próbki o mniejszej skali, które koncentrują się na konkretnych scenariuszach i zadaniach. Kompleksowe rozwiązania to kompleksowe przykłady referencyjne, w tym dokumentowanie, kod źródłowy i wdrażanie, które umożliwiają wykonywanie i rozszerzanie ich na własne potrzeby.

Aby przejrzeć listę szablonów kluczy dostępnych dla każdego języka programowania, zobacz Szablony aplikacji sztucznej inteligencji. Aby przeglądać wszystkie dostępne szablony, zobacz szablony aplikacji sztucznej inteligencji w galerii interfejsu wiersza polecenia dla deweloperów platformy Azure.