Java で AI アプリを開発する
この記事には、AI アプリの構築を始める Java 開発者向けの最適な学習リソースが一覧にまとめられています。 リソースには、よく参照されているクイック スタート記事、リファレンス サンプル、ドキュメント、トレーニング コースなどが含まれます。
Azure OpenAI Service のリソース
Azure OpenAI Service は、OpenAI の強力な言語モデルへの REST API アクセスを提供します。 これらのモデルは、特定のタスクに合わせて簡単に調整できます。たとえば、コンテンツの生成、要約、画像の解釈、セマンティック検索、自然言語からコードへの翻訳などです。 ユーザーは、REST API、.NET 用 Azure OpenAI SDK、または Azure OpenAI Studio の Web ベースのインターフェイスを介してサービスにアクセスできます。
ライブラリとサンプル
| リンク | 説明 |
|---|---|
| langchain4j-azure-open-ai | リリース Maven パッケージ |
| langchain4j-azure-ai-search | リリース Maven |
| langchain4j-document-loader-azure-storage-blob | リリース Maven |
| GPT-35-Turbo と GPT-4 の使用の概要 | チャット入力候補のサンプルを作成する手順を説明する記事。 |
| 入力候補 | 指定したプロンプトの入力候補を取得する方法を示す簡単な例。 |
| ストリーミング チャットの入力候補 | ストリーミング チャットの入力候補を使用する方法を示す簡単な例。 |
| OpenAI から Azure OpenAI に切り替える | OpenAI と Azure OpenAI Service の間で切り替えるために、コードに加える必要がある小さな変更に関するガイダンスを含む記事。 |
| OpenAI と Microsoft Entra ID ロールベースのアクセス制御 | Microsoft Entra ID を使用した認証について説明した記事。 |
| OpenAI とマネージド ID | Azure ロールベースのアクセス制御 (Azure RBAC) が必要なより複雑なセキュリティ シナリオを詳しく説明する記事。 このドキュメントでは、Microsoft Entra ID を使用して OpenAI リソースに対する認証を行う方法について説明します。 |
| その他のサンプル | Azure OpenAI サービスのサンプルは、クライアント ライブラリを使用した Azure OpenAI サービスとのやり取りを示す自己完結型 Java プログラムのセットです。 各サンプルは特定のシナリオに重点を置き、個別に実行できます。 |
ドキュメント
| リンク | 説明 |
|---|---|
| Azure OpenAI Service のドキュメント | Azure OpenAI Service のドキュメントのハブ ページ。 |
| クイック スタート: Azure OpenAI Service を使用してテキストの生成を開始する | 必要なサービスを設定するための簡単な手順セットと、Java を使用してモデルにプロンプトを表示するために記述する必要があるコード。 |
| クイック スタート: Azure OpenAI Service で GPT-3.5-Turbo と GPT-4 の使用を開始する | 前のクイック スタートと同様ですが、特定の質問を受けた場合にコンテンツを調整するためのシステム ロール、アシスタント ロール、ユーザー ロールの例を示します。 |
| クイック スタート: IntelliJ により Azure OpenAI Service で GPT-3.5-Turbo と GPT-4 の使用を開始する | 最初のクイック スタートと同様ですが、IntelliJ を使用して特定の質問を受けた場合にコンテンツを調整するためのシステム ロール、アシスタント ロール、ユーザー ロールの例を示します。 |
| クイック スタート: 独自のデータを使用して Azure OpenAI モデルとチャットする | 最初のクイック スタートと同様ですが、今回は独自のデータ (PDF やその他のドキュメントなど) を追加します。 |
| クイックスタート: Azure OpenAI アシスタント (プレビュー) の使用を開始する | この一覧の最初のクイック スタートと同様ですが、今回は、組み込みの Python コード インタープリターを使用して数学の問題を段階的に解決するようモデルに指示します。 これは、カスタム指示を通じてアクセスする独自の AI アシスタントを使用するスタート地点です。 |
| クイック スタート: AI チャットで画像を使用する | 画像の内容を記述するよう、プログラムによってモデルに依頼する方法。 |
| クイック スタート: Azure OpenAI Service を使用して画像を生成する | プロンプトに基づき、Dall-E を使用してプログラムによって画像を生成します。 |
他の Azure AI サービスのリソース
Azure OpenAI サービスに加えて、開発者や組織がすぐに使用できる事前構築済みのカスタマイズ可能な API とモデルを使用して、インテリジェントで市場に対応した責任あるアプリケーションを迅速に作成するのに役立つ Azure AI サービスが他にも多数あります。 アプリケーションの例には、会話、検索、監視、翻訳、音声、ビジョン、意思決定のための自然言語処理が含まれます。
サンプル
| リンク | 説明 |
|---|---|
| Speech SDK サンプルを使用して Speech をアプリに統合する | Azure Cognitive Services Speech SDK のサンプルのコレクション。 音声認識、翻訳、音声合成などのサンプルへのリンク。 |
| Java で Form Recognizer を使用して、フォーム、領収書、請求書、カードから構造化データを抽出する | Azure.AI.FormRecognizer クライアント ライブラリのサンプルのコレクション。 |
| Java で Text Analytics を使用して、ドキュメント内のテキストを抽出、分類、理解する | Text Analytics 用クライアント ライブラリは、テキストを理解および分析するための自然言語処理 (NLP) 機能を提供する Azure AI Language サービスの一部です。 |
| Java でのドキュメント翻訳 | ドキュメント翻訳を使用して、構造とテキストの書式を保持しながらソース ドキュメントをターゲット言語に翻訳する方法を説明するクイック スタート記事。 |
| 画像の分析 | Microsoft Azure AI Image Analysis SDK のサンプル コードとセットアップ ドキュメント |
ドキュメント
| AI サービス | 説明 | API リファレンス | クイックスタート |
|---|---|---|---|
| Content Safety | 望ましくないコンテンツを検出する AI サービス。 | Content Safety API リファレンス | クイックスタート |
| Document Intelligence | ドキュメントをインテリジェントなデータ ドリブン ソリューションに変換します。 | Document Intelligence API リファレンス | クイックスタート |
| Language | 業界をリードする自然言語理解機能を備えたアプリを構築します。 | 言語 API リファレンス | クイックスタート |
| Search | AI を活用したクラウド検索をアプリケーションに導入します。 | Search API リファレンス | クイックスタート |
| Speech | 音声テキスト変換、テキスト読み上げ、翻訳、話者認識。 | Speech API リファレンス | クイックスタート |
| Translator | AI を利用した翻訳を使用して、100 を超える使用中の危険な言語と言語や方言を翻訳します。 | Translator API リファレンス | クイックスタート |
| Vision | 画像と動画のコンテンツを分析します。 | Vision API リファレンス | クイックスタート |
トレーニング
| リンク | 説明 |
|---|---|
| ビギナー向け生成 AI ワークショップ | Microsoft クラウド アドボケイトによる 18 レッスンの包括的なコースで、生成 AI アプリを構築するための基礎について説明します。 |
| Azure AI サービスの使用を開始する | Azure AI サービスは、自分のアプリケーションに統合できる AI 機能の構成要素であるサービスのコレクションです。 このラーニング パスでは、Azure AI Services リソースをプロビジョニング、セキュリティ保護、監視、デプロイし、それらを使用してインテリジェントなソリューションを構築する方法について説明します。 |
| Microsoft Azure AI Fundamentals: 生成 AI | 大規模な言語モデルが生成 AI の基盤を形成する方法を理解するのに役立つトレーニング パス: Azure OpenAI サービスが最新の生成 AI テクノロジへのアクセスを提供する方法、プロンプトと応答を微調整する方法、Microsoft の責任ある AI 原則が倫理的な AI の進歩を促す方法。 |
| Azure OpenAI Service を使用して生成 AI ソリューションを開発する | Azure OpenAI Service を使うと、ChatGPT、GPT、Codex、Embeddings モデルなど、OpenAI の強力で大規模な言語モデルにアクセスできます。 このラーニング パスでは、Azure OpenAI SDK やその他の Azure サービスを使用してコード、画像、テキストを生成する方法を開発者に説明します。 |
AI アプリ テンプレート
AI アプリ テンプレートは、AI アプリの高品質な開始点を提供する、適切に整備され、デプロイが容易な参照実装を提供します。
AI アプリ テンプレートには、 構成要素 と エンド ツー エンド ソリューションの 2 つのカテゴリがあります。 構成要素は、特定のシナリオとタスクに焦点を当てた小規模なサンプルです。 エンド ツー エンド ソリューションは、ドキュメント、ソース コード、デプロイを含む包括的なリファレンス サンプルであり、独自の目的に合わせて実行および拡張できます。
各プログラミング言語で使用できる主要なテンプレートの一覧を確認するには、「AI アプリ テンプレート」を参照してください。 使用可能なすべてのテンプレートを参照するには、 AI アプリ テンプレート ギャラリーで AI アプリ テンプレートを参照。