Zeitaufwand: Der gesamte Workshop kann online ohne lokale Einrichtung abgeschlossen werden. Die Umgebungs-Einrichtung dauert 2 Minuten, das Erkunden der Beispiele erfordert je nach Tiefe 1–3 Stunden.
Schnellstart
- Forke dieses Repository in dein GitHub-Konto
- Klicke auf Code → Codespaces-Tab → ... → Neu mit Optionen...
- Verwende die Standardwerte – dies wählt den für diesen Kurs erstellten Entwicklungscontainer aus
- Klicke auf Codespace erstellen
- Warte ca. 2 Minuten, bis die Umgebung bereit ist
- Springe direkt zu Kapitel 2: Azure AI Foundry bereitstellen
Arabisch | Bengalisch | Bulgarisch | Birmanisch (Myanmar) | Chinesisch (vereinfacht) | Chinesisch (traditionell, Hongkong) | Chinesisch (traditionell, Macau) | Chinesisch (traditionell, Taiwan) | Kroatisch | Tschechisch | Dänisch | Niederländisch | Estnisch | Finnisch | Französisch | Deutsch | Griechisch | Hebräisch | Hindi | Ungarisch | Indonesisch | Italienisch | Japanisch | Kannada | Khmer | Koreanisch | Litauisch | Malaiisch | Malayalam | Marathi | Nepalesisch | Nigeria Pidgin | Norwegisch | Persisch (Farsi) | Polnisch | Portugiesisch (Brasilien) | Portugiesisch (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Rumänisch | Russisch | Serbisch (Kyrillisch) | Slowakisch | Slowenisch | Spanisch | Swahili | Schwedisch | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thailändisch | Türkisch | Ukrainisch | Urdu | Vietnamesisch
Lieber lokal klonen?
Dieses Repository enthält über 50 Sprachübersetzungen, was die Downloadgröße erheblich erhöht. Um ohne Übersetzungen zu klonen, verwende 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"So erhältst du alles, was du zum Abschließen des Kurses brauchst, mit deutlich schnellerem Download.
- Grundlagen: Verständnis von großen Sprachmodellen, Tokens, Einbettungen und KI-Fähigkeiten
- Java KI-Ökosystem: Überblick über Spring AI und OpenAI SDKs
- Modell-Kontext-Protokoll: Einführung in MCP und seine Rolle bei der KI-Agenten-Kommunikation
- Praktische Anwendungen: Szenarien aus der Praxis inklusive Chatbots und Inhaltserstellung
- → Kapitel 1 starten
- Azure AI Foundry: Modell-Deployments als Code bereitstellen mit Bicep und Azure Developer CLI (azd)
- Spring Boot + Spring AI: Best Practices für Unternehmens-KI-Anwendungsentwicklung
- Schlüssel-lose Authentifizierung: Sichere Verbindung mit Microsoft Entra ID – keine API-Schlüssel-Verwaltung erforderlich
- Entwicklungstools: Docker-Container, VS Code und GitHub Codespaces-Konfiguration
- → Kapitel 2 starten
- Prompt Engineering: Techniken für optimale Antworten der KI-Modelle
- Einbettungen & Vektoroperationen: Umsetzung von semantischer Suche und Ähnlichkeitsabgleich
- Retrieval-Augmented Generation (RAG): Kombination von KI mit eigenen Datenquellen
- Funktionsaufrufe: Erweiterung der KI-Fähigkeiten durch benutzerdefinierte Werkzeuge und Plugins
- → Kapitel 3 starten
- Haustier-Geschichten-Generator (
petstory/): Kreative Inhaltserstellung mit Azure AI Foundry - Foundry Lokale Demo (
foundrylocal/): Lokale KI-Modellintegration mit OpenAI Java SDK - MCP Rechnerservice (
calculator/): Grundlegende Implementierung des Modell-Kontext-Protokolls mit Spring AI - → Kapitel 4 starten
- Azure AI Foundry Inhalts-Sicherheit: Test integrierter Inhaltsfilter und Sicherheitsmechanismen (harte Sperren und weiche Ablehnungen)
- Verantwortliche KI-Demo: Praxisbeispiel zur Funktionsweise moderner KI-Sicherheitssysteme
- Best Practices: Wesentliche Richtlinien für ethische KI-Entwicklung und -Einsatz
- → Kapitel 5 starten
-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA){kind=icon}
-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC){kind=icon}
-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9){kind=icon}
Wenn Sie nicht weiterkommen oder Fragen zum Erstellen von KI-Apps haben. Treten Sie Gleichgesinnten und erfahrenen Entwicklern bei, um sich über MCP auszutauschen. Es ist eine unterstützende Gemeinschaft, in der Fragen willkommen sind und Wissen frei geteilt wird.
Wenn Sie Produktfeedback oder Fehler beim Erstellen haben, besuchen Sie:
Haftungsausschluss: Dieses Dokument wurde mit dem KI-Übersetzungsdienst Co-op Translator übersetzt. Obwohl wir uns um Genauigkeit bemühen, beachten Sie bitte, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner Ursprungssprache gilt als maßgebliche Quelle. Bei kritischen Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die aus der Verwendung dieser Übersetzung entstehen.