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Este artigo guia você para tutoriais e recursos específicos da linguagem para ajudá-lo a criar aplicativos inteligentes com o App Service.
O Serviço de Aplicativo do Azure facilita a integração de recursos de IA em seus aplicativos Web em várias linguagens e estruturas de programação. Se você deseja usar modelos avançados do Azure OpenAI, implantar modelos locais de linguagem pequena (SLMs) diretamente com seus aplicativos, hospedar servidores MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) ou implementar padrões avançados, como rag (geração aumentada de recuperação), o Serviço de Aplicativo fornece a plataforma flexível e segura necessária para aplicativos alimentados por IA.
O Serviço de Aplicativo oferece várias vantagens para desenvolver e implantar aplicativos alimentados por IA:
- Integração nativa com os serviços de IA do Azure – conecte-se perfeitamente ao Azure OpenAI e a outros serviços de IA usando identidades gerenciadas para autenticação segura e sem senha
- Suporte ao SLM local – Use extensões de sidecar para implantar modelos de linguagem menores diretamente com seu aplicativo
- Segurança de nível empresarial – Implementar isolamento de rede, criptografia de ponta a ponta e controle de acesso baseado em função
- DevOps simplificado com integração do GitHub – Simplificar pipelines de CI/CD usando o GitHub Actions, aproveitar os Codespaces do GitHub com o GitHub Copilot integrado para desenvolvimento assistido por IA e criar fluxos de trabalho de ponta a ponta do desenvolvimento para a implantação de produção
Aplicativos .NET
Crie aplicativos .NET alimentados por IA com estes tutoriais:
- Criar um chatbot com o Azure OpenAI (Blazor) – Criar um aplicativo Web Blazor que se conecta ao Azure OpenAI para gerar resumos de TLDR usando Kernel Semântico.
- Criar um aplicativo RAG com o Azure OpenAI e o Azure AI Search (.NET) – implemente o RAG para permitir que seus modelos de IA acessem e usem os dados da sua organização.
- Criar um aplicativo RAG com o Azure OpenAI e o SQL do Azure – use o SQL do Azure como um banco de dados vetor para aplicativos RAG.
- Execute um chatbot com uma extensão de sidecar do SLM local – implante um chatbot que usa um SLM local sem a necessidade de um serviço de IA externo.
- Invocar um aplicativo Web do Azure AI Foundry Agent – disponibilize sua API Web para agentes de IA.
Aplicativos Java
Integre os recursos de IA aos seus aplicativos Java:
- Criar um chatbot com o Azure OpenAI (Spring Boot) – crie um aplicativo Spring Boot que se conecte ao Azure OpenAI usando a identidade gerenciada.
- Criar um aplicativo RAG com o Azure OpenAI e o Azure AI Search (Java) – implemente o RAG para pesquisar em seus documentos com Java.
- Executar um chatbot com um SLM local (Spring Boot) – Implantar um aplicativo Spring Boot com um sidecar SLM local.
Exemplos:
Aplicativos Node.js
Adicione recursos de IA aos seus aplicativos Web Node.js:
- Criar um chatbot com o Azure OpenAI (Express.js) – Criar um aplicativo Express.js que se conecta ao Azure OpenAI usando a identidade gerenciada.
- Criar um aplicativo RAG com o Azure OpenAI e o Azure AI Search (Node.js) – criar um aplicativo RAG com Node.js.
- Executar um chatbot com um SLM local (Express.js) – Implantar um aplicativo Express.js com um sidecar do SLM local.
Aplicativos Python
Implemente recursos de IA em seus aplicativos Web Python:
- Criar um chatbot com o Azure OpenAI (Flask) – criar um aplicativo Flask que se conecta ao Azure OpenAI usando a identidade gerenciada.
- Criar um aplicativo RAG com o Azure OpenAI e o Azure AI Search (Python) – implementar o RAG com Python.
- Executar um chatbot com um SLM local (FastAPI) – implantar um aplicativo FastAPI com um sidecar SLM local.
- Tutorial do Azure AI Foundry: implantar um aplicativo Web de chat corporativo – Implantar um aplicativo Web de IA totalmente integrado diretamente da sua implantação no Azure AI Foundry.
Servidores MCP (Model Context Protocol)
Protocolo de contexto de modelo(MCP) de host em seus aplicativos da Web:
- Hospedar um servidor MCP do .NET no Serviço de Aplicativo do Azure – Implantar um servidor MCP com .NET.
- Hospedar um servidor MCP Node.js no Serviço de Aplicativo do Azure – Implantar um servidor MCP com Node.js.
- Hospedar um servidor MCP do Python no Serviço de Aplicativo do Azure – Implantar um servidor MCP com Python.
- Hospedar um servidor Pyton MCP com autorização baseada em chave no Serviço de Aplicativo do Azure – Implantar um servidor MCP com Python e autorização baseada em chave.
- Hospedar um servidor Pyton MCP com autorização OAuth 2.0 no Azure App Service - Implantar um servidor MCP com autorização Python e Open Authorization (OAuth) 2.0 com o Micrososft Entra ID.