Časová náročnost: Celý workshop lze dokončit online bez lokální instalace. Nastavení prostředí trvá 2 minuty, prozkoumání příkladů vyžaduje 1–3 hodiny podle hloubky průzkumu.
Rychlý start
- Vytvořte fork tohoto repozitáře do svého GitHub účtu
- Klikněte na Code → kartu Codespaces → ... → New with options...
- Použijte výchozí nastavení – tím se vybere vývojový kontejner vytvořený pro tento kurz
- Klikněte na Create codespace
- Počkejte přibližně 2 minuty, než bude prostředí připraveno
- Přejděte rovnou na Kapitolu 2: Provision Azure AI Foundry
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
Raději chcete klonovat lokálně?
Tento repozitář obsahuje více než 50 jazykových překladů, což výrazně zvětšuje velikost stahování. Pro klonování bez překladů použijte 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"Tím získáte vše potřebné ke splnění kurzu s mnohem rychlejším stažením.
- Základní pojmy: Pochopení velkých jazykových modelů, tokenů, vektorů a schopností AI
- Java AI ekosystém: Přehled Spring AI a OpenAI SDK
- Model Context Protocol: Úvod do MCP a jeho role v komunikaci AI agentů
- Praktické aplikace: Reálné scénáře včetně chatbotů a generování obsahu
- → Začněte kapitolu 1
- Azure AI Foundry: Provision modelových nasazení jako kód pomocí Bicep a Azure Developer CLI (azd)
- Spring Boot + Spring AI: Nejlepší postupy pro vývoj podnikových AI aplikací
- Autentizace bez klíčů: Bezpečné přihlašování pomocí Microsoft Entra ID — žádné spravování API klíčů
- Vývojové nástroje: Konfigurace Docker kontejnerů, VS Code a GitHub Codespaces
- → Začněte kapitolu 2
- Prompt engineering: Techniky pro optimální odpovědi AI modelu
- Embeddingy & vektorové operace: Implementace sémantického vyhledávání a vyhledávání podobnosti
- Retrieval-Augmented Generation (RAG): Kombinace AI s vlastními datovými zdroji
- Volání funkcí: Rozšíření schopností AI pomocí vlastních nástrojů a pluginů
- → Začněte kapitolu 3
- Generátor příběhů o mazlíčcích (
petstory/): Kreativní generování obsahu s Azure AI Foundry - Foundry Local Demo (
foundrylocal/): Lokální integrace AI modelu s OpenAI Java SDK - Služba kalkulačky MCP (
calculator/): Základní implementace Model Context Protocol s Spring AI - → Začněte kapitolu 4
- Azure AI Foundry bezpečnost obsahu: Test integrovaných filtrů obsahu a bezpečnostních mechanismů (tvrdé blokace a měkké odmítnutí)
- Demo zodpovědné AI: Praktický příklad ukazující fungování moderních bezpečnostních systémů AI
- Nejlepší postupy: Základní zásady etického vývoje a nasazení AI
- → Začněte kapitolu 5
Pokud máte problémy nebo jakékoli otázky ohledně tvorby AI aplikací, připojte se k ostatním studentům a zkušeným vývojářům k diskusím o MCP. Jedná se o podpůrnou komunitu, kde jsou otázky vítány a znalosti se volně sdílejí.
Pokud máte zpětnou vazbu na produkt nebo narazíte na chyby během vývoje, navštivte:
Prohlášení o omezení odpovědnosti: Tento dokument byl přeložen pomocí AI překladatelské služby Co-op Translator. Přestože usilujeme o co největší přesnost, mějte prosím na paměti, že automatizované překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Originální dokument v jeho mateřském jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro kritické informace se doporučuje profesionální lidský překlad. Nejsme odpovědní za jakékoli nedorozumění nebo nesprávné interpretace vzniklé použitím tohoto překladu.
