Generative AI para sa mga Nagsisimula - Edisyon sa Java
July 3, 2026 · View on GitHub

Oras ng Paglalaan: Maaaring tapusin online ang buong workshop nang walang lokal na setup. Ang pagsasaayos ng kapaligiran ay tumatagal ng 2 minuto, at ang paggalugad sa mga halimbawa ay kinakailangan ng 1-3 oras depende sa lalim ng eksplorasyon.
Mabilisang Pagsisimula
- I-fork ang repository na ito sa iyong GitHub account
- I-click ang Code → tab na Codespaces → ... → New with options...
- Gamitin ang mga default – pipiliin nito ang Development container na ginawa para sa kursong ito
- I-click ang Create codespace
- Maghintay ng ~2 minuto para maging handa ang kapaligiran
- Direktang pumunta sa Kabanata 2: Provision Azure AI Foundry
Suporta sa Maraming Wika
Sinusuportahan sa pamamagitan ng GitHub Action (Automated at Laging Napapanahon)
Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Khmer | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese
Mas Gusto Mo Bang I-clone Lokal?
Kasama sa repository na ito ang 50+ na pagsasalin ng wika na malaki ang dagdag sa laki ng pag-download. Para mag-clone nang walang pagsasalin, gamitin ang 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"Ibibigay nito sa iyo ang lahat ng kailangan mo para matapos ang kurso nang mas mabilis ang pag-download.
Estruktura ng Kurso at Landas ng Pagkatuto
Kabanata 1: Panimula sa Generative AI
- Mga Pangunahing Konsepto: Pag-unawa sa Large Language Models, mga token, embeddings, at mga kakayahan ng AI
- Java AI Ecosystem: Pangkalahatang-ideya ng Spring AI at OpenAI SDKs
- Model Context Protocol: Panimula sa MCP at papel nito sa komunikasyon ng AI agent
- Mga Praktikal na Aplikasyon: Mga totoong sitwasyon kabilang ang chatbots at pagbuo ng nilalaman
- → Simulan ang Kabanata 1
Kabanata 2: Pagsasaayos ng Development Environment
- Azure AI Foundry: Mag-provision ng model deployments bilang code gamit ang Bicep at Azure Developer CLI (azd)
- Spring Boot + Spring AI: Pinakamahuhusay na gawain para sa enterprise AI application development
- Keyless Authentication: Kumonekta nang ligtas gamit ang Microsoft Entra ID — walang kailangang API key na pamahalaan
- Mga Tool sa Pag-develop: Docker containers, VS Code, at pagsasaayos ng GitHub Codespaces
- → Simulan ang Kabanata 2
Kabanata 3: Mga Pangunahing Teknik ng Generative AI
- Prompt Engineering: Mga teknik para sa optimal na tugon ng AI model
- Embeddings at Vector Operations: Magpatupad ng semantic search at similarity matching
- Retrieval-Augmented Generation (RAG): Pagsamahin ang AI sa iyong sariling mga pinagkukunan ng datos
- Function Calling: Palawakin ang kakayahan ng AI gamit ang mga custom na tool at plugin
- → Simulan ang Kabanata 3
Kabanata 4: Praktikal na Aplikasyon at Mga Proyekto
- Pet Story Generator (
petstory/): Malikhain na pagbuo ng nilalaman gamit ang Azure AI Foundry - Foundry Local Demo (
foundrylocal/): Lokal na pagsasama ng AI model gamit ang OpenAI Java SDK - MCP Calculator Service (
calculator/): Pangunahing implementasyon ng Model Context Protocol gamit ang Spring AI - → Simulan ang Kabanata 4
Kabanata 5: Responsableng Pag-develop ng AI
- Azure AI Foundry Content Safety: Subukan ang built-in na content filtering at mga mekanismo sa kaligtasan (hard blocks at soft refusals)
- Responsableng AI Demo: Hands-on na halimbawa kung paano gumagana ang mga modernong sistema ng kaligtasan sa AI sa praktika
- Pinakamahuhusay na Gawain: Mahalagang mga patnubay para sa etikal na pag-develop at deployment ng AI
- → Simulan ang Kabanata 5
Mga Karagdagang Mapagkukunan
LangChain
Azure / Edge / MCP / Agents
Generative AI Series
Pangunahing Pagkatuto
Copilot Series
Pagkuha ng Tulong
Kung ikaw ay naipit o may mga tanong tungkol sa paggawa ng mga AI na app. Sumali sa mga kapwa mag-aaral at mga bihasang developer sa mga talakayan tungkol sa MCP. Ito ay isang sumusuportang komunidad kung saan ang mga tanong ay malugod na tinatanggap at ang kaalaman ay malayang ibinabahagi.
Kung mayroon kang puna tungkol sa produkto o mga error habang gumagawa bisitahin:
Pagtatanggi: Ang dokumentong ito ay isinalin gamit ang serbisyo ng AI translation na Co-op Translator. Bagama't nagsusumikap kami para sa katumpakan, pakatandaan na ang awtomatikong pagsasalin ay maaaring maglaman ng mga pagkakamali o hindi pagkakatugma. Ang orihinal na dokumento sa orihinal nitong wika ang dapat ituring na pangunahing sanggunian. Para sa mahahalagang impormasyon, inirerekomenda ang propesyonal na pagsasalin ng tao. Hindi kami mananagot sa anumang maling pagkakaintindi o maling interpretasyon na nagmula sa paggamit ng pagsasaling ito.