Разработка приложений Java, использующих службы ИИ Azure
Статья
В этой статье содержатся документация, примеры и другие ресурсы для обучения разработке приложений, использующих Службу OpenAI Azure и другие службы ИИ Azure.
Справочные шаблоны azure AI
Эталонные шаблоны ИИ Azure предоставляют вам хорошо поддерживаемые и простые в развертывании эталонных реализаций. Это обеспечивает высококачественную отправную точку для интеллектуальных приложений. Комплексные решения предоставляют популярные и комплексные справочные приложения. Стандартные блоки — это более мелкие примеры, ориентированные на определенные сценарии и задачи.
Статья, которая описывает развертывание и использование примера приложения корпоративного чата для Java. Этот пример представляет собой полное комплексное решение, демонстрирующее шаблон создания дополненного экземпляра (RAG), выполняющегося в Azure, с помощью поиска ИИ Azure для получения и больших языковых моделей Azure OpenAI для работы с интерфейсом ChatGPT и Q&A.
Простое приложение Python Quart, которое передает ответы из ChatGPT в интерфейс HTML/JS с помощью строк JSON через ReadableStream. (Код Python предоставляется в качестве ссылки и может быть адаптирован к Java.)
В примере показано, как получить человеческую строку в качестве входных данных HTTP Get или Post, вычисляет завершения с помощью цепочек данных и шаблонов. Это отправная точка, которая может использоваться для более сложных цепочек. (Код Python предоставляется в качестве ссылки и может быть адаптирован к Java.)
Пример создания подключаемого модуля ChatGPT с помощью GitHub Codespaces, VS Code и Azure. Пример включает шаблоны для развертывания подключаемого модуля в приложениях контейнеров Azure с помощью интерфейса командной строки разработчика Azure. (Код Python предоставляется в качестве ссылки и может быть адаптирован к Java.)
Полный список шаблонов ИИ Azure см. в нашей коллекции. Все шаблоны приложений в нашей коллекции могут быть сплочены и развернуты с помощью одной команды: azd up.
Это пример решения создается с помощью высокопроизводительной платформы обратного прокси-сервера YARP C# от Корпорации Майкрософт. Тем не менее, вам не нужно понимать C# для его использования, вы можете просто создать предоставленный образ Docker. Это альтернативное решение для смарт-подсистемы балансировки нагрузки OpenAI Управление API с той же логикой.
Корпоративное решение показывает, как создать политику azure Управление API, чтобы легко предоставлять одну конечную точку приложениям, сохраняя эффективную логику для использования двух или более OpenAI или любых серверных серверных служб API на основе доступности и приоритета.
Статья, которая описывает развертывание и использование примера приложения корпоративного чата для Java. Этот пример представляет собой полное комплексное решение, демонстрирующее шаблон создания дополненного экземпляра (RAG), выполняющегося в Azure, с помощью поиска ИИ Azure для получения и больших языковых моделей Azure OpenAI для работы с интерфейсом ChatGPT и Q&A.
Статья, которая описывает использование Кэш Azure для Redis в качестве внутреннего векторного хранилища для сценариев RAG. (Код Python предоставляется в качестве ссылки и может быть адаптирован к Java.)
Статья о том, как База данных Azure для PostgreSQL гибкий сервер и Azure Cosmos DB для PostgreSQL поддерживает расширение pgvector, а также обзор, сценарии и т. д. (Код Python предоставляется в качестве ссылки и может быть адаптирован к Java.)
В статье описаны более сложные сценарии безопасности, требующие управления доступом на основе ролей Azure (Azure RBAC). В этом документе описывается проверка подлинности в ресурсе OpenAI с помощью идентификатора Microsoft Entra.
Примеры служб Azure OpenAI — это набор автономных программ Java, демонстрирующих взаимодействие со службой Azure OpenAI с помощью клиентской библиотеки. Каждый пример фокусируется на определенном сценарии и может выполняться независимо.
Аналитика документов Azure (ранее Распознаватель документов) — это облачная служба, использующая машинное обучение для анализа текста и структурированных данных из документов. Пакет средств разработки программного обеспечения для аналитики документов (SDK) — это набор библиотек и инструментов, которые позволяют легко интегрировать модели и возможности аналитики документов в приложения.
Клиентская библиотека для Анализ текста. Это часть службы языка ИИ Azure, которая предоставляет функции обработки естественного языка (NLP) для понимания и анализа текста.
Краткое руководство по использованию перевода документов для перевода исходного документа на целевой язык при сохранении структуры и форматирования текста.
Ожидается в ближайшее время: в течение 2024 года мы постепенно откажемся от GitHub Issues как механизма обратной связи для контента и заменим его новой системой обратной связи. Дополнительные сведения см. в разделе https://aka.ms/ContentUserFeedback.