ការអនុវត្តន៍ជាក់ស្តែង និងគម្រោង

អ្វីដែលអ្នកនឹងរៀន

ក្នុងផ្នែកនេះ យើងនឹងបង្ហាញការបង្ហាញកម្មវិធីអនុវត្តន៍បីដែលបង្ហាញពីគំរូការអភិវឌ្ឍ AI ពីការបង្កើតជាមួយ Java៖

• បង្កើតកម្មវិធីចក្រវចន្ដរសត្វដែលមានមូលដ្ឋានមុខងារជាច្រើន ដែលរួមបញ្ចូល AI មុខងារអតិថិជន និងម៉ាស៊ីនបម្រើ
• អនុវត្តការរួមបញ្ចូលម៉ូដែល AI មូលដ្ឋានជាមួយទំព័របង្ហាញ Foundry Local Spring Boot
• អភិវឌ្ឍសេវាកម្ម Model Context Protocol (MCP) ជាមួយឧទាហរណ៍ Calculator

តារាងមាតិកា

• ផ្ទាំងបង្ហាញ
  • Demo Foundry Local Spring Boot
  • កម្មវិធីចក្រវចន្ដរសត្វ
  • សេវាកម្មកាល់គុលេត MCP (Demo MCP សម្រួលសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើម)
• ការរីកចម្រើនក្នុងការរៀន
• សង្ខេប
• ជំហានបន្ទាប់

ផ្ទាំងបង្ហាញ

ជំពូកនេះបង្ហាញពី គម្រោងឧទាហរណ៍ ដែលបង្ហាញពីគំរូការអភិវឌ្ឍ AI ពីការបង្កើតជាមួយ Java។ គម្រោងមួយៗមានមុខងារផ្តាច់មុខ និងបង្ហាញពីបច្ចេកវិទ្យា AI ផ្សេងៗ គំរូសំណង់ និងការអនុវត្តល្អៗដែលអ្នកអាចផ្លាស់ប្តូរដើម្បីប្រើប្រាស់សម្រាប់កម្មវិធីរបស់អ្នក។

Demo Foundry Local Spring Boot

Demo Foundry Local Spring Boot បង្ហាញពីរបៀបរួមបញ្ចូលជាមួយម៉ូដែល AI មូលដ្ឋានដោយប្រើ OpenAI Java SDK។ វាបង្ហាញការតភ្ជាប់ទៅម៉ូដែលដំណើរការនៅលើ Foundry Local (ដូចជា Phi-4-mini), ជាមួយការស្វែងរកម៉ូដែលដោយស្វ័យប្រវត្តិ, អនុញ្ញាតឱ្យអ្នករត់កម្មវិធី AI ដោយមិនត្រូវពឹងផ្អែកលើសេវាកម្មមេឃ។

កម្មវិធីចក្រវចន្ដរសត្វ

កម្មវិធីចក្រវចន្ដរសត្វ ជាកម្មវិធីបណ្តាញ Spring Boot ដែលគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍មួយ ដែលបង្ហាញពី កំណត់ហេតុពហុមូលដ្ឋាន AI ដើម្បីបង្កើតរឿងអំពីសត្វដែលមានការច្នៃប្រឌិត។ វារួមបញ្ចូលសមត្ថភាព AI មុខងារអតិថិជន និងម៉ាស៊ីនបម្រើ ដោយប្រើ transformer.js សម្រាប់អន្តរកម្ម AI នៅលើកម្មវិធីរុករក និង OpenAI SDK សម្រាប់ដំណើរការពីម៉ាស៊ីនបម្រើ។

សេវាកម្មកាល់គុលេត MCP (Demo MCP សម្រួលសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើម)

សេវាកម្មកាល់គុលេត MCP ជាការបង្ហាញសាមញ្ញនៃ Model Context Protocol (MCP) ដោយប្រើ Spring AI។ វាបង្ហាញការណែនាំថ្នាក់បង្ហាញមូលដ្ឋានសម្រាប់ MCP ដែលបង្ហាញពីរបៀបបង្កើតម៉ាស៊ីនបម្រើ MCP មូលដ្ឋានដែលអន្តរកម្មជាមួយអតិថិជន MCP។

ការរីកចម្រើនក្នុងការរៀន

គម្រោងទាំងនេះត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីចាប់ពីគំនិតក្នុងជំពូកមុនៗ៖

1. ចាប់ផ្តើមដោយសាមញ្ញ: ចាប់ផ្តើមជាមួយ Foundry Local Spring Boot Demo ដើម្បីយល់ឃើញពីការរួមបញ្ចូល AI មូលដ្ឋានជាមួយម៉ូដែលក្នុងស្រុក
2. បន្ថែមអន្តរកម្ម: រីកចម្រើនទៅកម្មវិធីចក្រវចន្ដរសត្វសម្រាប់ AI ពហុមុខងារ និងអន្តរកម្មផ្អែកលើបណ្តាញ
3. រៀនមូលដ្ឋាន MCP: សាកល្បងសេវាកម្មកាល់គុលេត MCP ដើម្បីយល់ពីមូលដ្ឋាននៃ Model Context Protocol

សង្ខេប

ល្អណាស់! ឥឡូវអ្នកបានស្វែងយល់អំពីកម្មវិធីជាក់ស្តែងខ្លះៗ៖

• បទពិសោធន៍ AI ពហុមុខងារដែលដំណើរការទាំងនៅក្នុងកម្មវិធីរុករក និងម៉ាស៊ីនបម្រើ
• ការរួមបញ្ចូលម៉ូដែល AI មូលដ្ឋានដោយប្រើស្នូល Java និង SDK ដែលទំនើប
• សេវាកម្ម Model Context Protocol ដំបូងរបស់អ្នក ដើម្បីមើលថាឧបករណ៍អាចតភ្ជាប់ជាមួយ AI ដូចម្តេច

ជំហានបន្ទាប់

ជំពូក 5: AI បង្កើតដោយទទួលខុសត្រូវ

---

ការបដិសេធ: ឯកសារនេះត្រូវបានបម្លែងភាសា ដោយប្រើសេវាបម្លែងភាសា AI Co-op Translator។ ទោះយើងខ្ញុំមានក្តីប្រាថ្នាឱ្យបានច្បាស់លាស់ តែសូមយល់ដឹងថាការបម្លែងដោយស្វ័យប្រវត្តិក៏អាចមានកំហុសឬភាពមិនត្រឹមត្រូវ។ ឯកសារដើមជាភាសាទីតាំងគួរត្រូវបានគេប្រើជាប្រភពច្បាស់លាស់។ សម្រាប់ព័ត៌មានសំខាន់ៗ សូមណែនាំឱ្យប្រើប្រាស់ការប្រែដោយមនុស្សជំនាញ។ យើងខ្ញុំមិនទទួលខុសត្រូវចំពោះការយល់ច្រឡំ ឬការបកស្រាយខុសបន្ទាប់ពីការប្រើប្រាស់ការបម្លែងនេះនោះទេ។