138 lines (107 loc) · 11.6 KB

生成式 AI 初學者指南 - Java 版本

時間投入：整個工作坊可以在線上完成，無需本機設定。環境設定約需 2 分鐘，依探索深度，瀏覽範例約需 1-3 小時。

快速開始

將此儲存庫分叉到您的 GitHub 帳戶
點擊 Code → Codespaces 分頁 → ... → 使用選項新建...
使用預設值 — 這會選擇本課程建立的開發容器
點擊 Create codespace
等待約 2 分鐘，環境就緒
直接跳至第 2 章：Provision Azure AI Foundry

多語言支援

透過 GitHub Action 支援（自動且持續更新）

阿拉伯文 | 孟加拉文 | 保加利亞文 | 緬甸語 | 中文（簡體） | 中文（繁體，香港） | 中文（繁體，澳門） | 中文（繁體，台灣） | 克羅埃西亞文 | 捷克文 | 丹麥文 | 荷蘭文 | 愛沙尼亞文 | 芬蘭文 | 法文 | 德文 | 希臘文 | 希伯來文 | 印度印地語 | 匈牙利文 | 印尼語 | 義大利語 | 日文 | 卡納達文 | 高棉語 | 韓文 | 立陶宛文 | 馬來語 | 馬拉雅拉姆語 | 馬拉地語 | 尼泊爾語 | 奈及利亞皮欽語 | 挪威文 | 波斯語 (法爾西) | 波蘭文 | 葡萄牙文 (巴西) | 葡萄牙文 (葡萄牙) | 旁遮普文 (Gurmukhi) | 羅馬尼亞文 | 俄文 | 塞爾維亞文 (西里爾字母) | 斯洛伐克文 | 斯洛文尼亞文 | 西班牙文 | 斯瓦希里語 | 瑞典文 | 塔加洛語 (菲律賓語) | 泰米爾語 | 泰盧固語 | 泰語 | 土耳其語 | 烏克蘭語 | 烏爾都語 | 越南文

想要本機克隆？

本儲存庫包含超過 50 種語言的翻譯，會大幅增加下載大小。若想排除翻譯檔案克隆，請使用稀疏檢出法：

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"
這樣下載速度更快，且包含完成課程所需的所有資源。

課程結構與學習路徑

第 1 章：生成式 AI 簡介

核心概念：理解大型語言模型、詞元、嵌入以及 AI 能力
Java AI 生態系統：Spring AI 與 OpenAI SDK 概覽
模型上下文協定：MCP 簡介及其在 AI 代理通訊中的角色
實務應用：包含聊天機器人與內容生成的實際情境
→ 開始第 1 章

第 2 章：開發環境設定

Azure AI Foundry：以 Bicep 與 Azure Developer CLI (azd) 編碼部署模型
Spring Boot + Spring AI：企業 AI 應用開發最佳實務
無鑰匙認證：安全連接 Microsoft Entra ID — 無須管理 API 金鑰
開發工具：Docker 容器、VS Code 與 GitHub Codespaces 配置
→ 開始第 2 章

第 3 章：生成式 AI 核心技術

提示工程：取得 AI 模型最佳回應的技巧
嵌入與向量操作：實作語意搜尋與相似度匹配
檢索增強生成 (RAG)：將 AI 與自身資料源結合
函數呼叫：以自訂工具與插件擴展 AI 功能
→ 開始第 3 章

第 4 章：實務應用與專案

寵物故事產生器 (petstory/)：結合 Azure AI Foundry 的創意內容生成
Foundry 本地示範 (foundrylocal/)：使用 OpenAI Java SDK 融合本地 AI 模型
MCP 計算服務 (calculator/)：Spring AI 實作基礎模型上下文協定
→ 開始第 4 章

第 5 章：負責任的 AI 開發

Azure AI Foundry 內容安全：測試內建內容過濾及安全機制（硬性封鎖與軟性拒絕）
負責任 AI 示範：示範現代 AI 安全系統的實務運作
最佳實踐：倫理 AI 開發與部署的重要指引
→ 開始第 5 章

額外資源

LangChain

Azure / Edge / MCP / 代理人

生成式 AI 系列

核心學習

Copilot 系列

尋求協助

如果您卡住或對建立 AI 應用有任何疑問，請加入其他學習者和經驗豐富的開發者討論 MCP。這是一個支持性的社群，歡迎提問並自由分享知識。

如果您在構建過程中有產品反饋或遇到錯誤，請訪問：

免責聲明：此文件已使用 AI 翻譯服務 Co-op Translator 進行翻譯。雖然我們努力追求準確性，但請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應視為權威來源。對於關鍵資訊，建議採用專業人工翻譯。我們不對因使用此翻譯所產生的任何誤解或誤譯承擔責任。