Generativna AI za začetnike - Java izdaja

Časovna zaveza: Celoten delavnico lahko opravite na spletu brez lokalne namestitve. Nastavitev okolja traja 2 minuti, raziskovanje primerov pa zahteva 1-3 ure, odvisno od globine raziskovanja.

Hiter začetek

1. Zgled tega repozitorija na svoj GitHub račun
2. Kliknite Code → zavihek Codespaces → ... → New with options...
3. Uporabite privzete nastavitve – to bo izbralo razvojni kontejner, ustvarjen za ta tečaj
4. Kliknite Create codespace
5. Počakajte približno 2 minuti, da bo okolje pripravljeno
6. Pojdite neposredno na Poglavje 2: Provision Azure AI Foundry

Podpora za več jezikov

Podprto preko GitHub Actions (avtomatizirano in vedno posodobljeno)

Arabščina | Bengalščina | Bolgarščina | Burmščina (Mjanmar) | Kitajščina (poenostavljena) | Kitajščina (tradicionalna, Hong Kong) | Kitajščina (tradicionalna, Macau) | Kitajščina (tradicionalna, Tajvan) | Hrvaščina | Češčina | Danščina | Nizozemščina | Estonščina | Finščina | Francoščina | Nemščina | Grščina | Hebrejščina | Hindijščina | Madžarščina | Indonezijščina | Italijanščina | Japonščina | Kannada | Khmer | Korejščina | Litvanščina | Malajščina | Malajalščina | Maratščina | Nepalščina | Nigerijski pidžin | Norveščina | Perzijščina (Farsi) | Poljščina | Portugalščina (Brazilija) | Portugalščina (Portugalska) | Pandžabščina (Gurmukhi) | Romunščina | Ruščina | Srbščina (cirilica) | Slovaščina | Slovenščina | Španščina | Suahili | Švedščina | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Tajščina | Turščina | Ukrajinščina | Urdu | Vietnamski

Raje klonirati lokalno?

Ta repozitorij vključuje več kot 50 prevodov jezikov, kar znatno poveča velikost prenosa. Če želite klonirati brez prevodov, uporabite 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"

To vam zagotavlja vse, kar potrebujete za dokončanje tečaja z veliko hitrejšim prenosom.

Struktura tečaja in učna pot

Poglavje 1: Uvod v generativno AI

• Osnovni koncepti: Razumevanje velikih jezikovnih modelov, tokenov, vdelav in zmogljivosti AI
• Java AI ekosistem: Pregled Spring AI in OpenAI SDK-jev
• Protokol konteksta modela: Uvod v MCP in njegova vloga v komunikaciji AI agentov
• Praktične uporabe: Resnični scenariji, vključno s klepetalnicami in generiranjem vsebine
• → Začnite s Poglavjem 1

Poglavje 2: Nastavitev razvojnega okolja

• Azure AI Foundry: Zagotovite nameščanje modelov kot kodo z Bicep in Azure Developer CLI (azd)
• Spring Boot + Spring AI: Najboljše prakse za razvoj podjetniških AI aplikacij
• Avtentikacija brez ključev: Varna povezava z Microsoft Entra ID — brez upravljanja API ključev
• Razvojna orodja: Docker kontejnerji, VS Code in konfiguracija GitHub Codespaces
• → Začnite s Poglavjem 2

Poglavje 3: Osnovne generativne AI tehnike

• Prompt inženiring: Tehnike za optimalne odzive AI modelov
• Vdelave in vektorske operacije: Implementacija semantičnega iskanja in ujemanja podobnosti
• Generacija s podporo iskanja (RAG): Združevanje AI z vašimi lastnimi podatkovnimi viri
• Klic funkcij: Razširite zmogljivosti AI s prilagojenimi orodji in vtičniki
• → Začnite s Poglavjem 3

Poglavje 4: Praktične uporabe in projekti

• Generator zgodb o hišnih ljubljenčkih (petstory/): Kreativno generiranje vsebin z Azure AI Foundry
• Foundry lokalna demonstracija (foundrylocal/): Lokalna integracija AI modela z OpenAI Java SDK
• MCP storitev kalkulatorja (calculator/): Osnovna implementacija protokola Model Context z Spring AI
• → Začnite s Poglavjem 4

Poglavje 5: Odgovorni razvoj AI

• Azure AI Foundry varnost vsebine: Preizkusite vgrajeno filtriranje vsebine in varnostne mehanizme (trdi bloki in mehki zavrnitve)
• Demonstracija odgovorne AI: Praktičen primer delovanja sodobnih varnostnih sistemov AI
• Najboljše prakse: Ključna navodila za etičen razvoj in uvajanje AI
• → Začnite s Poglavjem 5

Dodatni viri

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agenti

---

Serija Generativna AI

---

Osnoven učni program

---

Serija Copilot

Iskanje pomoči

Če naletite na težave ali imate vprašanja o izdelavi AI aplikacij. Pridružite se drugim učencem in izkušenim razvijalcem v razpravah o MCP. Je podporna skupnost, kjer so vprašanja dobrodošla in kjer se znanje prosto deli.

Če imate povratne informacije o izdelku ali napake med izdelavo obiščite:

---

Omejitev odgovornosti: Ta dokument je bil preveden z uporabo AI prevajalske storitve Co-op Translator. Čeprav si prizadevamo za natančnost, vas prosimo, da upoštevate, da avtomatizirani prevodi lahko vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v njegovem izvirnem jeziku je treba obravnavati kot avtoritativni vir. Za kritične informacije je priporočljiv strokovni človeški prevod. Ne odgovarjamo za morebitna nesporazume ali napačne interpretacije, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda.