本文档专为初次使用 Azure 服务和自己喜欢的编程语言在 Azure 上构建生成式 AI 应用的经验丰富的开发人员而设计。
面向开发人员的生成式 AI 简介
生成式 AI 为应用程序提供了许多新的可能性。 作为开发人员，必须开发一个心理模型，以映射与生成 AI 相关的新术语和技术如何适应你已经理解的内容。 以下系列文章介绍了当前开发体验如何应用于生成式 AI。
AI 应用设计
设计 AI 应用程序涉及了解用户需求、选择适当的 AI 模型，并将其有效地集成到应用体系结构中。 以下资源提供有关设计 AI 驱动的应用程序的最佳做法的指导。
AI 应用模板
AI 应用模板为你提供了维护良好、易于部署的参考示例，为 AI 应用提供了高质量的起点。
AI 应用模板有两类，构建基块和端到端解决方案。 构建基块是较小的示例，侧重于特定方案和任务。 端到端解决方案是全面的参考示例，包括文档、源代码和部署，使你能够出于自己的目的采用和扩展方案。
若要查看可用于每个编程语言的重要模板列表，请参阅 AI 应用模板。 若要浏览所有可用的模板，请参阅 AI 应用模板库中的 AI 应用模板。
最受欢迎的模板之一是使用 Azure OpenAI 和 Azure AI 搜索与数据示例聊天。
代理和模型上下文协议 （MCP）
对于有兴趣构建更高级 AI 应用程序的开发人员（包括可与各种服务和 API 交互的代理），我们提供了全面的资源和模板。
- 使用 Azure 上的模型上下文协议生成代理 - 了解如何在 Azure 上使用模型上下文协议（MCP）生成可执行复杂任务的智能代理。
- 使用 Azure 容器应用服务器生成 TypeScript MCP 服务器 - 创建 Azure 容器应用上托管的基于 TypeScript 的 MCP 服务器的分步指南
- 使用 MCP 创建 OpenAI 支持的代理 - 有关如何使用 MCP 和 .NET 构建 OpenAI 支持的代理的教程。
身份验证和安全性
构建 AI 应用程序需要强身份验证和安全性来保护数据并满足法规要求。 以下文章介绍如何保护 Azure 上的 AI 应用。
按语言排序的更多资源
每个语言概述页面都链接到热门文章、示例、文档以及更特定于首选的编程语言或平台。