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生成式 AI 入門 - Java 版

時間投入：整個工作坊可全線上完成且無需本地設定。環境設定需時約 2 分鐘，探索範例視探索深度需時約 1-3 小時。

快速開始

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點選 Code → Codespaces 分頁 → ... → New with options...
使用預設值 — 這將選擇本課程建立的開發容器
點選 Create codespace
等待約 2 分鐘，環境即會就緒
直接跳至第 2 章：佈建 Azure AI Foundry

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此倉庫包含 50 多種語言的翻譯，會大幅增加下載大小。如需只克隆主體且不含翻譯，請使用稀疏簽出：

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"
如此即可更快速地取得完成課程所需的全部內容。

課程結構及學習路徑

第一章：生成式 AI 簡介

核心概念：認識大型語言模型、tokens、嵌入及 AI 能力
Java AI 生態系統：Spring AI 和 OpenAI SDK 概述
模型上下文協議：介紹 MCP 及其於 AI 代理通訊之角色
實際應用：聊天機器人與內容生成等真實場景
→ 開始第一章

第二章：開發環境設定

Azure AI Foundry：使用 Bicep 和 Azure Developer CLI (azd) 從程式碼部署模型
Spring Boot + Spring AI：企業級 AI 應用開發最佳實務
無金鑰驗證：使用 Microsoft Entra ID 安全連接 — 不需管理 API 金鑰
開發工具：Docker 容器、VS Code 及 GitHub Codespaces 配置
→ 開始第二章

第三章：生成式 AI 核心技術

提示工程：使 AI 模型回應最佳化的技術
嵌入與向量運算：實作語意搜尋及相似度匹配
檢索增強生成 (RAG)：結合 AI 與你自己的資料來源
函數呼叫：以自訂工具與插件擴展 AI 能力
→ 開始第三章

第四章：實務應用與專案

寵物故事產生器 (petstory/)：利用 Azure AI Foundry 進行創意內容生成
Foundry 本地示範 (foundrylocal/)：本地 AI 模型與 OpenAI Java SDK 整合
MCP 計算器服務 (calculator/)：Spring AI 的基礎模型上下文協議實作
→ 開始第四章

第五章：負責任的 AI 開發

Azure AI Foundry 內容安全：測試內建的內容過濾與安全機制（硬封鎖與軟拒絕）
負責任 AI 示範：親身體驗現代 AI 安全系統的運作方式
最佳實務：倫理 AI 開發與部署的重要指引
→ 開始第五章

其他資源

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agents

生成式 AI 系列

核心學習

Copilot 系列

尋求協助

如果您遇到困難或對建立 AI 應用程式有任何疑問，歡迎加入學習者及經驗豐富開發者的討論，瞭解 MCP。這是一個支持性的社群，歡迎提問並自由分享知識。

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