Développer des applications d’IA avec JavaScript
Cet article contient une liste organisée des meilleures ressources d’apprentissage pour les développeurs JavaScript qui débutent dans la création d’applications d’IA. Les ressources incluent des articles de démarrage rapide populaires, des exemples de référence, de la documentation, des cours de formation, etc.
Ressources pour Azure OpenAI Service
Azure OpenAI Service fournit un accès à l’API REST aux modèles de langage puissants d’OpenAI. Ces modèles peuvent être facilement adaptés à des tâches spécifiques, comme la génération de contenu, le résumé, la compréhension d’images, la recherche sémantique, le langage naturel et la traduction de code, entre autres. Les utilisateurs peuvent accéder au service via des API REST, le SDK Azure OpenAI pour .NET ou l’interface web dans Azure OpenAI Studio.
Bibliothèques
Package | Code source | npm |
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Bibliothèque API OpenAI pour Node | Code source | Package |
Exemples
Lien | Description |
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Saisies semi-automatiques | Un exemple simple démontrant comment obtenir des complétions pour l’invite fournie. |
Diffusion en continu de saisies semi-automatiques de conversation | Un exemple simple démontrant comment utiliser les complétions de chat en streaming. |
Passer de OpenAI à Azure OpenAI | Article avec des conseils sur les petits changements à apporter à votre code pour permuter entre OpenAI et Azure OpenAI Service. |
OpenAI avec le contrôle d’accès en fonction du rôle Microsoft Entra ID | Aperçu de l’authentification à l’aide de Microsoft Entra ID. |
OpenAI avec les identités managées | Un article détaillant des scénarios de sécurité plus complexes nécessitant un contrôle d’accès basé sur les rôles Azure (Azure RBAC). Ce document explique comment s'authentifier auprès de votre ressource OpenAI à l'aide de Microsoft Entra ID. |
Plus d’exemples | Exemples OpenAI couvrant une gamme de scénarios. |
Documentation
Lien | Description |
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Documentation Azure OpenAI Service | Page hub de la documentation Azure OpenAI Service. |
Démarrage rapide : Commencer la génération de texte à l’aide d’Azure OpenAI Service | Un ensemble d’instructions très rapides pour configurer les services nécessaires et écrire le code pour inviter un modèle en utilisant JavaScript. |
Démarrage rapide : Commencez à utiliser GPT-35-Turbo et GPT-4 avec Azure OpenAI Service | Similaire au démarrage rapide précédent, mais fournit un exemple de rôles système, assistant et utilisateur pour adapter le contenu lorsqu’on pose certaines questions. |
Démarrage rapide : Chattez avec les modèles Azure OpenAI en utilisant vos propres données | Similaire au premier démarrage rapide, mais cette fois, vous ajoutez vos propres données (comme un PDF ou un autre document). |
Démarrage rapide : Commencez à utiliser les assistants Azure OpenAI (Aperçu) | Similaire au premier démarrage rapide de cette liste, mais cette fois, vous demandez au modèle d’utiliser l’interpréteur de code Python intégré pour résoudre des problèmes mathématiques étape par étape. Ceci est un point de départ pour utiliser vos propres assistants IA accessibles via des instructions personnalisées. |
Démarrage rapide : Utiliser des images dans vos conversations IA | Comment demander de manière programmatique au modèle de décrire le contenu d’une image. |
Démarrage rapide : Générer des images avec Azure OpenAI Service | Générez des images de manière programmatique en utilisant Dall-E basé sur une invite. |
Ressources pour d’autres services Azure AI services
En plus d’Azure OpenAI Service, de nombreux autres services Azure AI services aident les développeurs et les organisations à créer rapidement des applications intelligentes, prêtes pour le marché et responsables avec des API et des modèles personnalisables, prêts à l’emploi et prédéfinis. Les exemples d’applications incluent le traitement en langage naturel des conversations, la recherche, l’analyse, la traduction, le message, la vision et la prise de décision.
Exemples
Lien | Description |
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Intégrer Speech à vos applications avec des exemples de SDK Speech | Une série d’exemples pour le SDK de reconnaissance vocale des services cognitifs Azure. Liens vers des exemples pour la reconnaissance vocale, la traduction, la synthèse vocale, etc. |
Extraire des données structurées à partir de formulaires, reçus, factures et cartes en utilisant Form Recognizer en JavaScript | Une série d’exemples pour la bibliothèque cliente Azure.AI.FormRecognizer. |
Extraire, classifier et comprendre le texte dans des documents en utilisant Text Analytics en JavaScript | Bibliothèque cliente pour Analyse de texte. Elle fait partie du service Azure AI Language, qui fournit des fonctionnalités de traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre et analyser du texte. |
Traduction de documentation en JavaScript | Un article de démarrage rapide qui utilise la traduction de documents pour traduire un document source dans une langue cible tout en préservant la structure et la mise en forme du texte. |
Analyser des images | Exemple de code et documents de configuration pour le SDK d’analyse d’images Microsoft Azure AI. |
Documentation
Service IA | Description | Informations de référence sur l'API | Démarrage rapide |
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Content Safety | Un service IA qui détecte le contenu indésirable. | Informations de référence sur l’API Content Safety | Démarrage rapide |
Document Intelligence | Transformez des documents en solutions intelligentes pilotées par les données. | Référence d’API Intelligence documentaire | Démarrage rapide |
Langage | Créez des applications avec des fonctionnalités de compréhension du langage naturel de pointe. | Informations de référence sur l’API Analyse de texte | Démarrage rapide |
action | Ajoutez la recherche cloud alimentée par l'IA à vos applications. | Informations de référence de l'API Recherche | Démarrage rapide |
Speech | Reconnaissance vocale, conversion de texte par synthèse vocale, traduction et reconnaissance de l’orateur. | Informations de référence sur l'API Speech | Démarrage rapide |
Translator | Utilisez la traduction basée sur l’IA pour traduire plus de 100 langues et dialectes en cours d’utilisation, à risque et en danger. | Informations de référence sur l’API Traduction | Démarrage rapide |
Vision | Analysez le contenu dans les images et les vidéos. | Informations de référence sur l’API Analyse d’image | Démarrage rapide |
Entrainement
Lien | Description |
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Atelier sur l’IA générative pour les débutants | Découvrez les principes fondamentaux de la création d’applications d’IA générative avec notre cours complet en 18 leçons par Microsoft Cloud Advocate. |
Bien démarrer avec Azure AI Services | Azure AI Services est un ensemble de services qui constituent les fondements des fonctionnalités de l’IA que vous pouvez intégrer à vos applications. Dans ce parcours d'apprentissage, vous apprendrez à configurer, sécuriser, superviser et déployer des ressources Azure AI Services, puis les utiliser pour créer des solutions intelligentes. |
Notions de base de Microsoft Azure AI : IA générative | Parcours de formation pour vous aider à comprendre comment les modèles de langage volumineux constituent la base de l’IA générative : comment Azure OpenAI Service fournit l’accès à la dernière technologie d’IA générative, comment les invites et les réponses peuvent être affinées et comment les principes d’IA responsable de Microsoft favorisent les avancées éthiques de l’IA. |
Développer des solutions d’IA générative avec azure OpenAI Service | Azure OpenAI Service permet d’accéder aux grands et puissants modèles de langage d’OpenAI, comme les modèles ChatGPT, GPT, Codex et Embeddings. Ce parcours d’apprentissage explique aux développeurs comment générer du code, des images et du texte à l’aide du SDK Azure OpenAI et d’autres services Azure. |
Créer des applications d’IA avec Azure Database pour PostgreSQL | Ce parcours d’apprentissage examine comment les intégrations d’Azure AI et d’Azure Machine Learning Services, fournies par l’extension Azure AI pour Azure Database pour PostgreSQL - Serveur flexible, peuvent vous permettre de créer des applications basées sur l’intelligence artificielle. |
Modèles d’application d’IA
Les modèles d’application IA vous fournissent des implémentations de référence bien gérées et faciles à déployer, qui constituent un point de départ de qualité pour vos applications IA.
Il existe deux catégories de modèles d’application IA, les blocs de construction et les solutions de bout en bout. Les blocs de construction sont des exemples à plus petite échelle qui se concentrent sur des scénarios et des tâches spécifiques. Les solutions de bout en bout sont des exemples de référence complets, comprenant la documentation, le code source et le déploiement que vous pouvez utiliser et étendre à vos propres fins.
Pour consulter la liste des modèles clés disponibles pour chaque langage de programmation, consultez les modèles d’application IA. Pour parcourir tous les modèles disponibles, consultez les modèles d’application IA dans la galerie de modèles d’application IA.