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Visão geral do Generative AI for JavaScript

Descubra o poder da IA Generativa com JavaScript. Saiba como integrar perfeitamente a IA nas suas aplicações Web, móveis ou de ambiente de trabalho.

JavaScript com IA?

Embora seja verdade que o Python é ótimo para criar e treinar modelos de IA, criar aplicativos com esses modelos é diferente. A maioria dos modelos de IA funciona por meio de APIs da Web, portanto, qualquer linguagem que possa fazer chamadas HTTP pode usar IA. JavaScript é multiplataforma e conecta navegadores e servidores facilmente, tornando-se uma forte escolha para aplicativos de IA.

Curso divertido e interativo

Junte-se a nós para uma experiência de aprendizagem imersiva, incluindo vídeos, projetos de código e uma implementação completa para usar e aprender sobre IA generativa.

Este curso é uma ótima maneira para estudantes e novos desenvolvedores aprenderem sobre IA de uma forma divertida e interativa. Para desenvolvedores profissionais, aprofunde-se no aperfeiçoamento de competências em IA.

Neste curso:

  • Aprenda IA enquanto dá vida a figuras históricas com IA generativa
  • Aplique a acessibilidade com as APIs do navegador integrado
  • Use a geração de texto e imagem para integrar a IA à experiência do aplicativo
  • Aprenda padrões arquitetônicos para aplicativos de IA

Uma imagem gerada por IA de Leonardo Da Vinci usada no aplicativo companheiro para conversar com personagens históricos.

Use o aplicativo complementar para conversar com personagens históricos

O que você precisa saber sobre LLMs?

Large Language Models (LLMs) são redes neurais profundas treinadas em muitos dados para entender e criar texto. O treinamento começa com conjuntos de dados grandes e diversos para criar um modelo base e, em seguida, usa dados especiais para ajustar para obter melhores resultados. Os LLMs funcionam como ferramentas inteligentes de preenchimento automático em editores de código ou aplicativos de bate-papo. Os modelos têm limites, como as janelas de contexto (geralmente alguns milhares de símbolos, embora os modelos mais recentes suportem mais) e podem mostrar vieses dos seus dados de treinamento. É por isso que a IA responsável é importante — concentre-se na justiça, confiabilidade, privacidade e responsabilidade, como recomenda a Microsoft.

Saiba mais na sessão LLM do curso:

Técnicas essenciais de engenharia imediata

Engenharia imediata significa projetar prompts para obter melhores resultados de IA. Você pode usar a aprendizagem zero-shot (sem exemplos) ou a aprendizagem few-shot (com exemplos) para guiar o modelo. Adicionar pistas como instruções passo a passo, contexto claro e formatos de saída ajuda o modelo a dar melhores respostas. Você também pode ajustar o tom e personalizar as respostas. Esses conceitos básicos preparam você para técnicas avançadas como RAG.

Saiba mais na sessão de engenharia prompt do curso:

Melhore a precisão e a confiabilidade da IA com o RAG

Use a Geração Aumentada de Recuperação (RAG) para tornar a IA mais precisa e confiável. O RAG combina um recuperador que encontra documentos atualizados com um gerador que usa esses documentos para responder a perguntas. Esta abordagem fornece respostas claras e factuais baseadas em fontes fiáveis, tornando os resultados fáceis de verificar e rentáveis. Por exemplo, o suporte imobiliário da Contoso usa o RAG para fornecer respostas detalhadas apoiadas por documentos da empresa.

Saiba mais na sessão RAG do curso:

Acelere seu desenvolvimento de IA com LangChain.js

Acelere seus projetos de IA com LangChain.js. Esta biblioteca JavaScript facilita o trabalho com modelos de linguagem grandes. Use LangChain.js para criar modelos de prompt, conectar modelos e bancos de dados vetoriais e criar fluxos de trabalho complexos. Crie rapidamente protótipos de aplicativos, como uma API que extrai e responde a perguntas de transcrições do YouTube. Quando estiver pronto para produção, troque modelos locais e repositórios de vetores por serviços do Azure sem alterar seu código.

Saiba mais na sessão LangChain.js do curso:

Execute modelos de IA em sua máquina local com o Ollama

Baixe e use modelos de IA locais com o Ollama, uma ferramenta de código aberto baseada em llama.cpp, para executar com eficiência pequenos modelos de linguagem como o Phi-3. Os modelos locais eliminam a dependência da infraestrutura de nuvem, permitem o desenvolvimento rápido com recursos off-line e oferecem testes econômicos por meio de um rápido ciclo de desenvolvimento interno. O Phi-3, conhecido por seu alto desempenho e segurança responsável de IA, pode ser executado até mesmo em dispositivos de especificações moderadas e é acessível por meio de uma API compatível com OpenAI, facilitando a integração com seu fluxo de trabalho de desenvolvimento.

Saiba mais na sessão Ollama do curso:

Comece a usar a IA gratuitamente usando o Phi-3

Experimente modelos de IA com a ferramenta Ollama e o modelo Phi-3 no seu navegador usando um playground online. Crie um GitHub Codespace para usar o VS Code em seu navegador, execute comandos como "Ollama run phi3" para conversar com o modelo e use um notebook Jupyter para testar engenharia imediata, aprendizado de poucas imagens e RAG. Você pode criar e explorar projetos de IA on-line, sem a necessidade de uma GPU rápida ou configuração local.

Saiba mais na sessão Phi-3 do curso:

Introdução ao Azure AI Foundry

Use o Azure AI Foundry para começar a criar aplicativos de IA generativos com JavaScript. Organize recursos com hubs e projetos, navegue por milhares de modelos e implante um modelo para testar em um playground. Quer escolha APIs de computação gerida ou sem servidor, siga os mesmos passos para selecionar, implementar e utilizar o seu modelo no seu fluxo de trabalho.

Saiba mais na sessão do Azure AI Foundry do curso:

Criando aplicativos de IA generativa com o Azure Cosmos DB

Saiba mais na sessão de Azure Cosmos DB do curso.

Ferramentas & serviços do Azure para hospedar e armazenar aplicativos de IA

Descubra as principais ferramentas e serviços do Azure para hospedar e armazenar seus aplicativos de IA. Crie diferentes tipos de aplicativos de IA, como aplicativos de bate-papo, RAG e agentes autônomos. Utilize o CLI do Desenvolvedor do Azure (AZD) para implantar de forma fácil. Compare opções sem servidor e baseadas em contêiner e saiba como manter suas APIs seguras, escaláveis e monitoradas para uso no mundo real.

Saiba mais na sessão de ferramentas e serviços do Azure do curso:

  • Vídeo

Streaming de saída de IA generativa com o AI Chat Protocol

Transmita os resultados da IA generativa com o "AI Chat Protocol". Esta ferramenta facilita a comunicação em tempo real entre o seu serviço de IA e as aplicações cliente. Experimente dois métodos de streaming: execute a inferência no navegador ou use um servidor de inferência de IA. Cuidado com a exposição da chave de API, a segurança dos dados e a escolha do protocolo certo. O cliente simples do AI Chat Protocol permite que você adicione streaming seguro e eficiente ao seu aplicativo usando os métodos getCompletion e getStreamedComplete, como mostrado em nosso RAG sem servidor com LangChain.js exemplo.

Saiba mais na sessão Streaming do curso:

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