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Azure AI-Lernressourcen

Dieser Artikel enthält eine organisierte Liste der besten Lernressourcen für .NET-Entwickler, die KI-Apps mit Azure-Diensten erstellen. Zu den Ressourcen gehören beliebte Schnellstartartikel, Referenzbeispiele, Dokumentationen und Schulungskurse.

Ressourcen für Azure OpenAI-Dienst

Azure OpenAI Service bietet REST-API-Zugriff auf die leistungsstarken Sprachmodelle von OpenAI. Diese Modelle können leicht an Ihre spezifische Aufgabe angepasst werden, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Inhaltsproduktion, Erstellung von Zusammenfassungen, Bildverständnis, semantische Suche und Übersetzung von natürlicher Sprache in Code. Benutzer können über REST-APIs, Azure OpenAI SDK für .NET oder über das Azure AI Foundry-Portal auf den Dienst zugreifen.

Bibliotheken

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Azure OpenAI SDK für .NET Die GitHub-Quellversion der Azure OpenAI-Clientbibliothek für .NET ist eine Anpassung der REST-APIs von OpenAI, die eine idiomatische Schnittstelle und eine umfassende Integration in den Rest des Azure SDK-Ökosystems bietet. Sie kann eine Verbindung mit Azure OpenAI-Ressourcen oder mit dem Nicht-Azure OpenAI-Ableitungsendpunkt herstellen, wodurch sie auch für die Nicht-Azure OpenAI-Entwicklung eine hervorragende Wahl ist.
Azure OpenAI SDK-Versionen Links zu allen Azure OpenAI SDK-Bibliothekspaketen, einschließlich Links für .NET, Java, JavaScript und Go.
Azure.AI.OpenAI NuGet-Paket Die NuGet-Version der Azure OpenAI-Clientbibliothek für .NET.

Beispiele

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.NET OpenAI MCP-Agent Bei diesem Beispiel handelt es sich um eine MCP-Agent-App, die in .NET mit Azure OpenAI geschrieben wurde, mit einem in TypeScript geschriebenen Remote-MCP-Server.
KI-Reisebüros Die AI Travel Agents ist eine robuste Unternehmensanwendung, die mehrere KI-Agents nutzt, um den Betrieb von Reisebüros zu verbessern. Die Anwendung zeigt, wie sechs KI-Agents zusammenarbeiten, um Mitarbeiter bei der Behandlung von Kundenanfragen zu unterstützen, Zielempfehlungen bereitzustellen und Reiserouten zu planen.
deepseek-dotnet Dies ist eine Beispielchat-Demo, die die Funktionen von DeepSeek-R1 zeigt.
Erste Schritte mit GPT-35-Turbo und GPT-4 Ein Artikel, der Sie durch das Erstellen eines Chatabschlussbeispiels führt.
Abschlüsse Eine Sammlung von 10 Beispielen, die veranschaulichen, wie Sie die Azure OpenAI-Clientbibliothek für .NET zum Chaten, Streamen von Antworten verwenden, eigene Daten verwenden, Audio transkribieren/übersetzen, Bilder generieren usw.
Abschluss des Streamingchats Ein Deep-Link zu den Beispielen, in denen Streaming-Fertigstellungen veranschaulicht werden.
OpenAI mit Microsoft Entra ID Rollenbasierte Zugriffssteuerung Ein Blick auf die Authentifizierung mithilfe der Microsoft Entra-ID.
OpenAI mit verwalteten Identitäten Ein Artikel mit komplexeren Sicherheitsszenarien, die eine rollenbasierte Azure-Zugriffssteuerung (Azure RBAC) erfordern. In diesem Dokument wird erläutert, wie Sie sich mit Microsoft Entra ID bei Ihrer OpenAI-Ressource authentifizieren.
Weitere Beispiele Eine Sammlung von OpenAI-Beispielen, die in .NET geschrieben wurden.

Dokumentation

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Dokumentation zu Azure OpenAI Service Die Hubseite für die Azure OpenAI-Dienstdokumentation.
Übersicht über das .NET + KI-Ökosystem Zusammenfassung der Dienste und Tools, die Sie möglicherweise in Ihren Anwendungen verwenden müssen, mit Links, um mehr über jeden dieser Dienste zu erfahren.
Erstellen einer Azure KI-Chat-App mit .NET Verwenden Sie den semantischen Kernel oder das Azure OpenAI SDK, um eine einfache .NET 8-Konsolenchatanwendung zu erstellen.
Zusammenfassen von Text mithilfe der Azure KI-Chat-App mit .NET Ähnlich wie im vorherigen Artikel, aber die Aufforderung besteht darin, Text zusammenzufassen.
Erhalten von Erkenntnissen über Ihre Daten aus einer .NET Azure KI-Chat-App Verwenden Sie den semantischen Kernel oder das Azure OpenAI SDK, um Analysen und Informationen zu Ihren Daten zu erhalten.
Erweitern von Azure AI mithilfe von Tools und Ausführen einer lokalen Funktion mit .NET Erstellen Sie einen Assistenten, der bestimmte Eingabeaufforderungen mit benutzerdefinierten Tools verarbeitet, die in .NET integriert sind.
Generieren von Bildern mit Azure KI mit .NET Verwenden Sie das OpenAI dell-e-3-Modell, um ein Bild zu generieren.

Ressourcen für andere Azure AI-Dienste

Zusätzlich zu Azure OpenAI Service gibt es viele andere Azure AI-Dienste, die Entwicklern und Organisationen helfen, schnell intelligente, marktfähige und verantwortungsvolle Anwendungen mit vordefinierten und vordefinierten anpassbaren APIs und Modellen zu erstellen. Beispielanwendungen sind die Verarbeitung natürlicher Sprache für Unterhaltungen, Suche, Überwachung, Übersetzung, Sprache, Vision und Entscheidungsfindung.

Beispiele

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Integrieren von Spracherkennung in Ihre Apps mit Sprach-SDK-Beispielen Ein Repository mit Beispielen für das Azure Cognitive Services Speech SDK. Links zu Beispielen für Spracherkennung, Übersetzung, Sprachsynthese und vieles mehr.
Azure AI Document Intelligence SDK Azure AI Document Intelligence (früher Form Recognizer) ist ein Clouddienst, der maschinelles Lernen verwendet, um Text und strukturierte Daten aus Dokumenten zu analysieren. Das Document Intelligence Software Development Kit (SDK) ist eine Reihe von Bibliotheken und Tools, mit denen Sie Dokumentintelligenzmodelle und -funktionen problemlos in Ihre Anwendungen integrieren können.
Extrahieren von strukturierten Daten aus Formularen, Quittungen, Rechnungen und Karten mithilfe der Formularerkennung in .NET Ein Repository mit Beispielen für die Azure.AI.FormRecognizer-Clientbibliothek.
Extrahieren, Klassifizieren und Verstehen von Text in Dokumenten mithilfe von Text Analytics in .NET Die Clientbibliothek für Textanalyse. Dies ist Teil des Azure AI Language-Diensts , der NLP-Features (Natural Language Processing) zum Verständnis und Analysieren von Text bereitstellt.
Dokumentübersetzung in .NET Ein Schnellstartartikel, in dem erläutert wird, wie Sie die Dokumentübersetzung verwenden, um ein Quelldokument in eine Zielsprache zu übersetzen und dabei Die Struktur und Textformatierung beizubehalten.
Frageantwort in .NET Ein Schnellstartartikel, um eine Antwort (und Konfidenzbewertung) aus einem Textkörper zu erhalten, den Sie zusammen mit Ihrer Frage senden.
Unterhaltungssprachenverständnis in .NET Die Clientbibliothek für Conversational Language Understanding (CLU), einen cloudbasierten KI-Dienst für Unterhaltungen, der Absichten und Entitäten in Unterhaltungen extrahieren und wie ein Orchestrator fungiert, um den besten Kandidaten auszuwählen, um Unterhaltungen zu analysieren, um optimale Antworten von Apps wie Qna, Luis und Conversation App zu erhalten.
Analysieren von Bildern Beispielcode und Setupdokumente für das Microsoft Azure AI Image Analysis SDK

Dokumentation

KI-Dienst Description API-Referenz Schnellstart
Inhaltssicherheit Ein KI-Dienst, der unerwünschte Inhalte erkennt. Inhaltssicherheits-API-Referenz Schnellstart
Dokumentintelligenz Verwandeln Sie Dokumente in intelligente datengesteuerte Lösungen. Dokumentintelligenz-API-Referenz Schnellstart
Sprache Erstellen Sie Apps mit branchenführenden Funktionen zur natürlichen Sprachverarbeitung. Sprach-API-Referenz Schnellstart
Suchen Bringen Sie KI-gestützte Cloudsuche in Ihre Anwendungen. Such-API-Referenz Schnellstart
Rede Sprache-zu-Text, Text-zu-Sprache, Übersetzung und Sprechererkennung Referenz zur Sprach-API Schnellstart
Translator Verwenden Sie KI-gestützte Übersetzung, um mehr als 100 in Gebrauch, gefährdete und gefährdete Sprachen und Dialekte zu übersetzen. Übersetzungs-API-Referenz Schnellstart
Vision Analysieren von Inhalten in Bildern und Videos Vision-API-Referenz Schnellstart

Ausbildung

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Generative KI für Anfänger Workshop Lernen Sie die Grundlagen des Erstellens von generativen KI-Apps mit unserem umfassenden 18-Lektionskurs von Microsoft Cloud Advocates kennen.
KI Agents für Anfänger Workshop Lernen Sie die Grundlagen der Erstellung von generativen KI-Agents mit unserem umfassenden 10-Lektionskurs von Microsoft Cloud Advocates kennen.
Erste Schritte mit Azure AI Services Azure AI Services ist eine Sammlung von Diensten, die Bausteine von KI-Funktionen sind, die Sie in Ihre Anwendungen integrieren können. In diesem Lernpfad erfahren Sie, wie Sie Azure AI Services-Ressourcen bereitstellen, sichern, überwachen und bereitstellen und verwenden, um intelligente Lösungen zu erstellen.
Grundlagen zu Microsoft Azure AI: Generative KI Schulungspfad, der Ihnen hilft, zu verstehen, wie große Sprachmodelle die Grundlage für generative KI bilden: wie Azure OpenAI Service Zugriff auf die neueste generative KI-Technologie bietet, wie Eingabeaufforderungen und Antworten optimiert werden können und wie die verantwortungsvollen KI-Prinzipien von Microsoft ethische KI-Fortschritte fördern.
Entwickeln von generativen KI-Lösungen mit Azure OpenAI Service Azure OpenAI Service bietet Zugriff auf die leistungsstarken großen Sprachmodelle von OpenAI wie ChatGPT, GPT, Codex und Embeddings-Modellen. In diesem Lernpfad lernen Entwickler, wie Sie Code, Bilder und Text mithilfe des Azure OpenAI SDK und anderer Azure-Dienste generieren.

KI-App-Vorlagen

KI-App-Vorlagen bieten Ihnen gut gepflegte, einfach zu implementierende Referenzimplementierungen, die einen qualitativ hochwertigen Ausgangspunkt für Ihre KI-Apps bieten.

Es gibt zwei Kategorien von KI-App-Vorlagen, Bausteinen und End-to-End-Lösungen. Bausteine sind kleinere Beispiele, die sich auf bestimmte Szenarien und Aufgaben konzentrieren. End-to-End-Lösungen sind umfassende Referenzbeispiele, einschließlich Dokumentation, Quellcode und Bereitstellung, damit Sie ihre eigenen Zwecke nutzen und erweitern können.

Eine Liste der für jede Programmiersprache verfügbaren Schlüsselvorlagen finden Sie unter KI-App-Vorlagen. Um alle verfügbaren Vorlagen zu durchsuchen, lesen Sie die KI-App-Vorlagen im KI-App-Vorlagenkatalog.

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