本文會引導您尋找特定語言的教程和資源，以協助您使用 App Service 建置智慧型應用程式。
Azure App Service 可讓您輕鬆地將 AI 功能整合到多個程式設計語言和架構的 Web 應用程式中。 無論您想要使用功能強大的 Azure OpenAI 模型、直接搭配您的應用程式部署本機小型語言模型、主機模型內容通訊協定 （MCP） 伺服器，或實作像是擷取增強世代 （RAG） 等進階模式，App Service 都提供彈性且安全的 AI 應用程式所需的平臺。
App Service 提供數個開發及部署 AI 支援應用程式的優點：
- 與 Azure AI 服務的原生整合 - 使用受控識別順暢地連線到 Azure OpenAI 和其他 AI 服務，以進行安全無密碼驗證
- 本機 SLM 支援 - 使用 Sidecar 擴展，將較小的語言模型直接部署到您的應用程式中
- 企業級安全性 - 實作網路隔離、端對端加密和角色型訪問控制
- 簡化的DevOps與 GitHub 整合 - 使用 GitHub Actions 簡化 CI/CD 管線、利用 GitHub Codespaces 與整合的 GitHub Copilot 進行 AI 輔助開發，以及從開發到生產環境部署建立端對端工作流程
.NET 應用程式
使用下列教學課程建置 AI 支援的 .NET 應用程式：
- 使用 Azure OpenAI 建置聊天機器人 （Blazor） - 建立連線至 Azure OpenAI 的 Blazor Web 應用程式，以使用語意核心產生 TLDR 摘要。
- 使用 Azure OpenAI 和 Azure AI Search （.NET） 建置 RAG 應用程式 - 實作 RAG，讓您的 AI 模型能夠存取和使用組織的數據。
- 使用 Azure OpenAI 和 Azure SQL 建置 RAG 應用程式 - 使用 Azure SQL 作為 RAG 應用程式的向量資料庫。
- 使用本機 SLM 側車擴充功能執行聊天機器人 - 部署使用本機 SLM 的聊天機器人，而不需要外部 AI 服務。
- 從 Azure AI Foundry 代理程式叫用 Web 應用程式 - 讓您的 Web API 可供 AI 代理程式使用。
Java 應用程式
將 AI 功能整合到 Java 應用程式中：
- 使用 Azure OpenAI 建置聊天機器人 （Spring Boot） - 建立 Spring Boot 應用程式，以使用受控識別連線到 Azure OpenAI。
- 使用 Azure OpenAI 和 Azure AI Search （Java） 建置 RAG 應用程式 - 實作 RAG 以使用 Java 搜尋您自己的檔。
- 使用本機 SLM 執行聊天機器人 （Spring Boot） - 使用本機 SLM 側車部署 Spring Boot 應用程式。
樣品：
Node.js 應用程式
將 AI 功能新增至 Node.js Web 應用程式：
- 使用 Azure OpenAI 建置聊天機器人 （Express.js） - 建立使用受控識別連線到 Azure OpenAI 的 Express.js 應用程式。
- 使用 Azure OpenAI 和 Azure AI 搜尋建置 RAG 應用程式 （Node.js） - 使用 Node.js建置 RAG 應用程式。
- 使用本機 SLM 執行聊天機器人 （Express.js） - 使用本機 SLM 側車部署 Express.js 應用程式。
Python 應用程式
在您的 Python Web 應用程式中實作 AI 功能：
- 使用 Azure OpenAI 建置聊天機器人 （Flask） - 建立 Flask 應用程式，以使用受控識別連線到 Azure OpenAI。
- 使用 Azure OpenAI 和 Azure AI 搜尋來建置 RAG 應用程式 （Python） - 使用 Python 實作 RAG。
- 使用本機 SLM 執行聊天機器人 （FastAPI） - 使用本機 SLM 側車部署 FastAPI 應用程式。
- Azure AI Foundry 教學課程：部署企業聊天 Web 應用程式 - 直接從 Azure AI Foundry 中的部署部署部署完全整合 AI Web 應用程式。
模型內容通訊協定 （MCP） 伺服器
在您的 Web 應用程式中主機 模型內容通訊協定（MCP）。
- 在 Azure App Service 上裝載 .NET MCP 伺服器 - 使用 .NET 部署 MCP 伺服器。
- 在 Azure App Service 上裝載 Node.js MCP 伺服器 - 部署具有 Node.js的 MCP 伺服器。
- 在 Azure App Service 上裝載 Python MCP 伺服器 - 使用 Python 部署 MCP 伺服器。
- 在 Azure App Service 上裝載具有金鑰型授權的 Pyton MCP 伺服器 - 使用 Python 和金鑰型授權部署 MCP 伺服器。
- 在 Azure App Service 上裝載具有 OAuth 2.0 授權的 Pyton MCP 伺服器 - 使用 Python 部署 MCP 伺服器，並使用 Micrososft Entra 識別符部署 MCP 伺服器並開啟授權 （OAuth） 2.0 授權。