Генеративен AI за начинаещи - Java издание

July 3, 2026 · View on GitHub

Времева ангажираност: Целият уъркшоп може да бъде завършен онлайн без локална настройка. Настройката на средата отнема 2 минути, а разглеждането на примерите изисква 1-3 часа в зависимост от дълбочината на изследване.

Бързо начало

Форкнете това хранилище в своя GitHub акаунт
Кликнете върху Code → раздела Codespaces → ... → New with options...
Използвайте подразбиращите се настройки – това ще избере контейнера за разработка, създаден за този курс
Кликнете Create codespace
Изчакайте около 2 минути, докато средата е готова
Минайте директно към Глава 2: Provision Azure AI Foundry

Поддръжка на множество езици

Поддържа се чрез GitHub Action (Автоматично и винаги актуално)

Предпочитате да клонирате локално?

Това хранилище включва над 50 езикови превода, което значително увеличава размера на свалянето. За да клонирате без преводи, използвайте sparse checkout:

Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-java.git
cd Generative-AI-for-beginners-java
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-java.git
cd Generative-AI-for-beginners-java
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
Това ви дава всичко необходимо за завършване на курса с много по-бързо сваляне.

Структура на курса и учебен път

Глава 1: Въведение в генеративния AI

Основни концепции: Разбиране на големи езикови модели, токени, вграждания и възможностите на AI
Java AI екосистема: Преглед на Spring AI и OpenAI SDK
Протокол за контекст на модела: Въведение в MCP и ролята му в комуникацията между AI агенти
Практически приложения: Реални сценарии, включително чатботове и генериране на съдържание
→ Стартиране на Глава 1

Глава 2: Настройка на средата за разработка

Azure AI Foundry: Извършване на внедрявания на модели като код с Bicep и Azure Developer CLI (azd)
Spring Boot + Spring AI: Най-добри практики за разработка на корпоративни AI приложения
Автентикация без ключове: Свържете се сигурно с Microsoft Entra ID — без управление на API ключове
Инструменти за разработка: Конфигурация на Docker контейнери, VS Code и GitHub Codespaces
→ Стартиране на Глава 2

Глава 3: Основни техники за генеративен AI

Инженеринг на prompt-и: Техники за оптимални отговори на AI модели
Вграждания и векторни операции: Имплементация на семантично търсене и съвпадение по сходство
Retrieval-Augmented Generation (RAG): Комбиниране на AI с ваши собствени източници на данни
Извикване на функции: Разширяване на AI възможностите с персонализирани инструменти и плъгини
→ Стартиране на Глава 3

Глава 4: Практически приложения и проекти

Генератор на истории за домашни любимци (petstory/): Креативно генериране на съдържание с Azure AI Foundry
Демонстрация на Foundry Local (foundrylocal/): Локална интеграция на AI модел с OpenAI Java SDK
MCP услуга калкулатор (calculator/): Основна имплементация на Model Context Protocol със Spring AI
→ Стартиране на Глава 4

Глава 5: Отговорно развитие на AI

Azure AI Foundry Content Safety: Тествайте вградени филтриращи и защитни механизми (твърди блокировки и меки отхвърляния)
Демонстрация на Отговорен AI: Практически пример, показващ как функционират съвременните системи за безопасност на AI
Най-добри практики: Ключови насоки за етично разработване и внедряване на AI
→ Стартиране на Глава 5

Допълнителни ресурси

LangChain

Azure / Edge / MCP / Агенти

Серия за генеративен AI

Основно учене

Серия Copilot

Получаване на помощ

Ако заседнете или имате въпроси относно създаването на AI приложения, присъединете се към други учащи се и опитни разработчици в дискусии за MCP. Това е подкрепяща общност, където въпросите са добре дошли и знанията се споделят свободно.

Ако имате обратна връзка за продукта или срещнете грешки по време на разработка, посетете:

Отказ от отговорност: Този документ е преведен с помощта на AI преводачески услуга Co-op Translator. Въпреки че се стремим към точност, моля имайте предвид, че автоматизираните преводи могат да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия роден език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Ние не носим отговорност за каквито и да е недоразумения или неправилни тълкувания, произтичащи от използването на този превод.