В этой статье содержится упорядоченный список лучших ресурсов обучения для разработчиков JavaScript, которые приступить к созданию приложений ИИ. Ресурсы включают популярные статьи краткого руководства, эталонные примеры, документацию, учебные курсы и т. д.
Ресурсы для службы Azure OpenAI
Служба Azure OpenAI предоставляет доступ REST API к мощным языковым моделям OpenAI. Эти модели можно легко адаптировать к конкретной задаче, включая, но не ограничивается созданием контента, сводные данные, понимание изображений, семантический поиск и естественный язык для перевода кода. Пользователи могут получить доступ к службе через REST API, библиотеку API узлов OpenAI или портале Azure AI Foundry.
Показывает, как использовать DeepSeek с JavaScript/TypeScript через клиентскую библиотеку OpenAI Node.js или LangChain.js. DeepSeek отлично справляется с задачами, требующими глубокого понимания контекста и сложного умозаключения. Вы можете столкнуться с более длительным временем отклика по сравнению с другими моделями, так как он имитирует мыслительный процесс (под тегом <think>) перед предоставлением фактического ответа.
Microblog AI — это приложение, которое демонстрирует возможности статических веб-приложений Azure в сочетании с функциями Azure и Server-Side отрисовки (SSR) с помощью Remix. Приложение использует искусственный интеллект GPT-4o от Azure OpenAI для создания микроблогов простым и интуитивно понятным образом.
В статье, подробно описанной в более сложных сценариях безопасности, требуется управление доступом на основе ролей Azure (Azure RBAC). В этом документе описывается проверка подлинности в ресурсе OpenAI с помощью идентификатора Microsoft Entra.
Аналогично предыдущему краткому руководству, но предоставляет пример системных, помощников и ролей пользователей для настройки содержимого при выполнении определенных вопросов.
Как и в первом кратком руководстве в этом списке, но на этот раз модель позволяет использовать встроенный интерпретатор кода Python для решения математических задач пошаговые инструкции. Это отправная точка для использования собственных помощников по искусственному интеллекту, доступ к которые осуществляется с помощью пользовательских инструкций.
Программное создание образов с помощью Dall-E на основе запроса.
Ресурсы для других служб ИИ Azure
В дополнение к службе Azure OpenAI, существует множество других служб ИИ Azure, которые помогают разработчикам и организациям быстро создавать интеллектуальные, готовые к выходу на рынок и ответственные приложения с готовыми к использованию и предварительно разработанными настраиваемыми API и моделями. Примеры приложений включают обработку естественного языка для бесед, поиска, мониторинга, перевода, речи, зрения и принятия решений.
Клиентская библиотека для Анализ текста. Это часть службы языка ИИ Azure, которая предоставляет функции обработки естественного языка (NLP) для понимания и анализа текста.
В этой статье рассматриваются основы генеративного ИИ и создания приложений на основе ИИ с использованием JavaScript, от локальной разработки до развертывания в Azure, вплоть до управления и масштабирования ваших моделей ИИ. Список воспроизведения видео YouTube включает в себя ряд видео около 10 минут, каждый из которых фокусируется на определенном разделе.
Службы ИИ Azure — это набор служб, которые являются стандартными блоками функциональных возможностей искусственного интеллекта, которые можно интегрировать в приложения. В этой схеме обучения вы узнаете, как подготавливать, защищать, отслеживать и развертывать ресурсы Служб искусственного интеллекта Azure и использовать их для создания интеллектуальных решений.
Учебный путь, который поможет вам понять, как большие языковые модели формируют основу создания ИИ: как Служба Azure OpenAI предоставляет доступ к последней технологии создания ИИ, как можно настроить запросы и ответы, а также как ответственные принципы ИИ корпорации Майкрософт обеспечивают этические достижения ИИ.
Служба Azure OpenAI предоставляет доступ к мощным большим языковым моделям OpenAI, таким как ChatGPT, GPT, Codex и Embeddings. Эта схема обучения учит разработчиков создавать код, изображения и текст с помощью пакета SDK OpenAI Azure и других служб Azure.
В этой схеме обучения описывается, как azure AI и Машинное обучение Azure Services integrations, предоставляемые расширением ИИ Azure для База данных Azure для PostgreSQL . Гибкий сервер позволяет создавать приложения, на основе ИИ.
Шаблоны приложений ИИ
Шаблоны приложений ИИ предоставляют вам хорошо поддерживаемые, простые в развертывании эталонных реализаций, которые предоставляют высококачественную отправную точку для приложений ИИ.
Существует две категории шаблонов приложений ИИ, стандартных блоков и комплексных решений. Стандартные блоки — это более мелкие примеры, ориентированные на конкретные сценарии и задачи. Эталонные решения — это примеры, включающие документацию, исходный код и развертывание, чтобы вы могли использовать и адаптировать их для своих нужд.
Чтобы просмотреть список ключевых шаблонов, доступных для каждого языка программирования, см . шаблоны приложений ИИ. Чтобы просмотреть все доступные шаблоны, см. шаблоны приложений ИИ в коллекции шаблонов приложений ИИ.
Начните работать с JavaScript и осуществляйте поиск по собственным данным с помощью примера приложения чата, реализованного с использованием Службы Azure OpenAI и Вопросно-Ответного Генеративного Расширения (RAG) в Azure AI Search. Простое развертывание с помощью Интерфейса командной строки разработчика Azure. В этой статье используется пример шаблона справочника по ИИ Azure.
Узнайте, как создать искусственный интеллект в JavaScript с помощью нашего основного руководства. Создавайте веб-, мобильные и настольные приложения на основе искусственного интеллекта, используя разработку запросов, RAG и безопасную потоковую передачу протокола чата ИИ. Доступ к демонстрациям и курсам с такими инструментами, как LangChain.js, Ollama и Azure Cosmos DB для масштабируемых инновационных решений.
Узнайте, как эффективно оценивать ответы в приложении чата на основе JavaScript на основе RAG с помощью Azure OpenAI. Создание примеров запросов, выполнение вычислений и анализ результатов.