Временные затраты: весь семинар можно пройти онлайн без локальной установки. Настройка окружения занимает 2 минуты, изучение примеров требует 1-3 часа в зависимости от глубины погружения.
Быстрый старт
- Форкните этот репозиторий на свой аккаунт GitHub
- Нажмите Code → вкладка Codespaces → ... → New with options...
- Используйте настройки по умолчанию — будет выбран контейнер разработки, созданный для этого курса
- Нажмите Create codespace
- Подождите примерно 2 минуты, пока окружение подготовится
- Перейдите сразу к Первому примеру
Арабский | Бенгальский | Болгарский | Бирманский (Мьянма) | Китайский (упрощённый) | Китайский (традиционный, Гонконг) | Китайский (традиционный, Макао) | Китайский (традиционный, Тайвань) | Хорватский | Чешский | Датский | Нидерландский | Эстонский | Финский | Французский | Немецкий | Греческий | Иврит | Хинди | Венгерский | Индонезийский | Итальянский | Японский | Каннада | Кхмерский | Корейский | Литовский | Малайский | Малаялам | Маратхи | Непальский | Нигерийский пиджин | Норвежский | Персидский (Фарси) | Польский | Португальский (Бразилия) | Португальский (Португалия) | Пенджаби (Гурмукхи) | Румынский | Русский | Сербский (кириллица) | Словацкий | Словенский | Испанский | Суахили | Шведский | Тагалог (филиппинский) | Тамильский | Телугу | Тайский | Турецкий | Украинский | Урду | Вьетнамский
Предпочитаете клонировать локально?
Этот репозиторий включает более 50 переводов, что значительно увеличивает размер загрузки. Чтобы клонировать без переводов, используйте sparse checkout:
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"Это даст вам всё необходимое для прохождения курса с гораздо более быстрой загрузкой.
- Основные понятия: понимание больших языковых моделей, токенов, эмбеддингов и возможностей ИИ
- Экосистема Java AI: обзор SDK Spring AI и OpenAI
- Протокол контекста модели: введение в MCP и его роль в общении ИИ-агентов
- Практические приложения: реальные сценарии, включая чат-ботов и генерацию контента
- → Начать главу 1
- Конфигурация нескольких провайдеров: настройка GitHub Models, Azure OpenAI и OpenAI Java SDK интеграций
- Spring Boot + Spring AI: лучшие практики для разработки корпоративных AI-приложений
- GitHub Models: бесплатный доступ к моделям ИИ для прототипирования и обучения (без необходимости кредитной карты)
- Инструменты разработки: контейнеры Docker, VS Code и настройка GitHub Codespaces
- → Начать главу 2
- Промпт-инжиниринг: техники для оптимальных ответов AI-моделей
- Эмбеддинги и операции с векторами: реализация семантического поиска и сопоставления похожести
- Ретривальная генерация (RAG): комбинация ИИ с собственными источниками данных
- Вызов функций: расширение возможностей ИИ с помощью кастомных инструментов и плагинов
- → Начать главу 3
- Генератор историй про питомцев (
petstory/): творческая генерация контента с использованием GitHub Models - Демо Foundry локально (
foundrylocal/): локальная интеграция модели ИИ с OpenAI Java SDK - Сервис калькулятора MCP (
calculator/): базовая реализация протокола контекста модели с Spring AI - → Начать главу 4
- Безопасность GitHub Models: тестирование встроенной фильтрации контента и механизмов безопасности (жёсткие блокировки и мягкие отказы)
- Демо по ответственной ИИ: практический пример того, как работают современные системы безопасности ИИ
- Лучшие практики: ключевые рекомендации по этической разработке и развертыванию ИИ
- → Начать главу 5
-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA){kind=icon}
-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC){kind=icon}
-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9){kind=icon}
Если у вас возникли трудности или есть вопросы по созданию приложений ИИ. Присоединяйтесь к другим учащимся и опытным разработчикам в обсуждениях о MCP. Это поддерживающее сообщество, где вопросы приветствуются, а знания свободно обмениваются.
Если у вас есть отзывы о продукте или ошибки во время разработки, посетите:
Отказ от ответственности:
Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода Co-op Translator. Несмотря на наши усилия по обеспечению точности, просим учитывать, что автоматический перевод может содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на родном языке следует считать авторитетным источником. Для критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные толкования, возникшие в результате использования этого перевода.