Entwickeln von KI-Apps mit .NET
Dieser Artikel enthält eine organisierte Liste der besten Lernressourcen für .NET-Entwickler, die mit der Erstellung von KI-Apps beginnen. Zu den Ressourcen gehören beliebte Schnellstartartikel, Referenzbeispiele, Dokumentationen und Schulungskurse.
Ressourcen für Azure OpenAI Service
Azure OpenAI Service bietet REST-API-Zugriff auf die leistungsstarken Sprachmodelle von OpenAI. Diese Modelle können problemlos an Ihre spezifische Aufgabe angepasst werden, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die Erstellung von Inhalten, die Zusammenfassung, die Bildanalyse, die semantische Suche und die Übersetzung von natürlicher Sprache in Code. Benutzerinnen und Benutzer können über REST-APIs, Azure OpenAI SDK für .NET oder die webbasierte Schnittstelle im Azure OpenAI Studio auf den Dienst zugreifen.
Bibliotheken und Beispiele
| Verknüpfung | Beschreibung |
|---|---|
| Azure OpenAI SDK für .NET | Die GitHub-Quellversion der Azure OpenAI-Clientbibliothek für .NET ist eine Anpassung der REST-APIs von OpenAI. Sie bietet eine idiomatische Schnittstelle und eine umfassende Integration in das restliche Azure SDK-Ökosystem. Sie kann eine Verbindung mit Azure OpenAI-Ressourcen oder mit dem Nicht-Azure OpenAI-Rückschlussendpunkt herstellen, wodurch sie auch für die Nicht-Azure OpenAI-Entwicklung eine hervorragende Wahl ist. |
| Azure OpenAI SDK-Releases | 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. |
| Erste Schritte mit GPT-35-Turbo und GPT-4 | Ein Artikel, der Sie durch das Erstellen eines Chatabschlusssbeispiels führt. |
| Abschlüsse | Eine aus zehn Beispielen bestehende Sammlung, die veranschaulicht, wie Sie die Azure OpenAI-Clientbibliothek für .NET zum Chatten, Streamen von Antworten, Nutzen eigener Daten, Transkribieren/Übersetzen von Audio, Generieren von Bildern usw. verwenden. |
| Streamen von Chatverabschlüssen | Ein Deep-Link zu den Beispielen, in denen Streamingabschlüsse veranschaulicht werden. |
| OpenAI mit rollenbasierter Microsoft Entra ID-Zugriffssteuerung | Eine Übersicht über die Authentifizierung mithilfe von Microsoft Entra ID. |
| OpenAI mit verwalteten Identitäten | Ein Artikel, der komplexere Sicherheitsszenarien vorstellt, die eine rollenbasierte Azure-Zugriffssteuerung (Azure RBAC) erforderlich machen. 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
| Verknüpfung | Beschreibung |
|---|---|
| Dokumentation zu Azure OpenAI Service | Die Hubseite für die Azure OpenAI Service-Dokumentation. |
| 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 zum vorherigen Artikel, aber der Prompt soll eine Textzusammenfassung anstoßen. |
| 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 KI mithilfe von Tools und Ausführen einer lokalen Funktion mit .NET | Erstellen Sie einen Assistenten, der bestimmte Prompts mit benutzerdefinierten Tools in .NET verarbeitet. |
| Generieren von Bildern mit Azure KI mit .NET | Verwenden Sie das OpenAI DALL-E 3-Modell, um ein Bild zu generieren. |
Ressourcen für andere Azure KI-Dienste
Zusätzlich zu Azure OpenAI Service gibt es viele weitere Azure KI-Dienste, die Entwicklerinnen und Entwicklern sowie 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, Visions- und Entscheidungsfindung.
Beispiele
| Verknüpfung | Beschreibung |
|---|---|
| Integrieren von Speech in Ihre Apps mit Speech SDK-Beispielen | Ein Repository mit Beispielen für das Azure Cognitive Services Speech SDK. Links zu Beispielen für Spracherkennung, Übersetzung, Sprachsynthese und vielem mehr. |
| Azure KI Dokument Intelligenz SDK | Azure KI Dokument Intelligenz (früher Azure-Formularerkennung) ist ein Clouddienst, der maschinelles Lernen verwendet, um Text und strukturierte Daten aus Dokumenten zu analysieren. Das Dokument Intelligenz SDK (Software Development Kit) besteht aus einer Reihe von Bibliotheken und Tools, mit denen Sie die Modelle und Funktionen von Dokument Intelligenz einfach in Ihre Anwendungen integrieren können. |
| Extrahieren strukturierter Daten aus Formularen, Quittungen, Rechnungen und Karten mithilfe von Formularerkennung in .NET | Ein Repository mit Beispielen für die Azure.AI.FormRecognizer-Clientbibliothek. |
| Extrahieren, Klassifizieren und Verstehen von Text in Dokumenten mithilfe von Textanalyse in .NET | Die Clientbibliothek für die Textanalyse. Sie ist Teil des Azure KI Language-Diensts, der NLP-Funktionen (Natural Language Processing) zum Verstehen 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. |
| Beantworten von Fragen in .NET | Ein Schnellstartartikel, um eine Antwort (inklusive Konfidenzbewertung) aus einem Text zu erhalten, den Sie zusammen mit Ihrer Frage senden. |
| Conversational Language Understanding in .NET | Die Clientbibliothek für Conversational Language Understanding (CLU), einen cloudbasierten KI-Dienst für Unterhaltungen, der Absichten und Entitäten aus Unterhaltungen extrahieren kann und wie ein Orchestrator fungiert, um den besten Kandidaten zum Analysieren von Unterhaltungen auszuwählen, um optimale Antworten von Apps wie Qna, Luis und Conversation App zu erhalten. |
| Analysieren von Bildern | Beispielcode und Setupdokumente für das Microsoft Azure KI-Bildanalyse SDK hostet |
Dokumentation
| KI-Dienst | Beschreibung | API-Referenz | Schnellstart |
|---|---|---|---|
| Content Safety | Ein KI-Dienst, der unerwünschte Inhalte erkennt. | Referenz zur Content Safety-API | Schnellstart |
| Dokument Intelligenz | Verwandeln Sie Dokumente in intelligente datengesteuerte Lösungen. | Referenz zur Document Intelligence-API | Schnellstart |
| Sprache | Erstellen Sie Anwendungen mit branchenführenden Funktionen zum Verstehen natürlicher Sprache. | Referenz zur Language-API | Schnellstart |
| Suche | Nutzen Sie die KI-gestützte Cloudsuche für Ihre Anwendungen. | Referenz zur Search-API | Schnellstart |
| Speech | Spracherkennung, Sprachsynthese, Übersetzung und Sprechererkennung | Referenz zur Speech-API | Schnellstart |
| Übersetzer | Nutzen Sie die KI-gestützte Übersetzung, um mehr als 100 gebräuchliche, gefährdete und bedrohte Sprachen und Dialekte zu übersetzen. | Referenz zur Translation-API | Schnellstart |
| Vision | Analysieren von Inhalten in Bildern und Videos | Referenz zur Vision API | Schnellstart |
Training
| Verknüpfung | Beschreibung |
|---|---|
| Workshop: Generative KI für Anfänger | Lernen Sie die Grundlagen der Entwicklung generativer KI-Apps mit unserem 18 Lektionen umfassenden Kurs von Microsoft Cloud Advocates kennen. |
| Erste Schritte mit Azure Lab Services | Azure KI 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 KI Services-Ressourcen vorbereiten, sichern, überwachen und bereitstellen und sie verwenden, um intelligente Lösungen zu erstellen. |
| Grundlagen zu Microsoft Azure AI: Generative KI | Schulungspfad, der Ihnen hilft zu verstehen, wie große Sprachmodelle die Grundlage der generativen KI bilden: wie der Azure OpenAI Service Zugang zur neuesten generativen KI-Technologie bietet, wie Prompts und Antworten optimiert werden können und wie die verantwortungsvollen KI-Grundsätze von Microsoft ethische KI-Fortschritte vorantreiben. |
| 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-Modelle. In diesem Lernpfad lernen Entwicklerinnen und 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 verwaltete, einfach bereitzustellende Referenzimplementierungen, die helfen, einen qualitativ hochwertigen Ausgangspunkt für Ihre KI-Apps zu gewährleisten.
Es gibt zwei Kategorien von KI-App-Vorlagen, Bausteine und End-to-End-Lösungen. Bausteine sind kleinere Beispiele, die sich jeweils auf bestimmte Szenarien und Aufgaben konzentrieren. End-to-End-Lösungen sind umfassende Referenzbeispiele, einschließlich Dokumention, Quellcode und Bereitstellung, damit Sie sie für Ihre eigenen Zwecke übernehmen und erweitern können.
Eine Liste der für jede Programmiersprache verfügbaren wichtigen Vorlagen finden Sie unter KI-App-Vorlagen. Um alle verfügbaren Vorlagen zu durchsuchen, lesen Sie die KI-App-Vorlagen im KI-App-Vorlagenkatalog.
