المهارات Azure AI Projects SDK for Java
📦

Azure AI Projects SDK for Java

آمن 🔑 متغيرات البيئة

إدارة مشاريع Azure AI باستخدام Java SDK

يحتاج المطورون إلى دمج خدمات Azure AI Foundry في تطبيقات Java. توفر هذه المهنة إرشادات شاملة لإدارة المشاريع والاتصالات ومجموعات البيانات وتقييمات نماذج الذكاء الاصطناعي.

يدعم: Claude Codex Code(CC)
🥉 72 برونزي
1

تنزيل ZIP المهارة

2

رفع في Claude

اذهب إلى Settings → Capabilities → Skills → Upload skill

3

فعّل وابدأ الاستخدام

اختبرها

استخدام "Azure AI Projects SDK for Java". سرد جميع اتصالات Azure AI في المشروع

النتيجة المتوقعة:

كود Java باستخدام ConnectionsClient.listConnections() الذي يتكرر خلال PagedIterable ويطبع اسم كل اتصال ونوعه ونوع بيانات الاعتماد.

استخدام "Azure AI Projects SDK for Java". إنشاء فهرس بحث جديد

النتيجة المتوقعة:

مثال Java كامل يوضح إنشاء AzureAISearchIndex مع تكوين اسم الاتصال واسم الفهرس، بما في ذلك معالجة الأخطاء.

استخدام "Azure AI Projects SDK for Java". التعامل مع خطأ عدم العثور على الفهرس

النتيجة المتوقعة:

كتلة try-catch توضح معالجة ResourceNotFoundException و HttpResponseException مع رسائل الخطأ المناسبة.

التدقيق الأمني

آمن
v1 • 2/24/2026

This skill contains documentation-only content for the Azure AI Projects Java SDK. No executable code was scanned. The skill provides usage examples for Azure AI Foundry project management including authentication, client operations, and best practices. Environment variable usage for PROJECT_ENDPOINT is standard practice for Azure SDK configuration.

0
الملفات التي تم فحصها
0
الأسطر التي تم تحليلها
1
النتائج
1
إجمالي عمليات التدقيق

عوامل الخطر

🔑 متغيرات البيئة (2)
تم تدقيقه بواسطة: claude

درجة الجودة

38
الهندسة المعمارية
100
قابلية الصيانة
85
المحتوى
50
المجتمع
100
الأمان
74
الامتثال للمواصفات

ماذا يمكنك بناءه

تكامل الذكاء الاصطناعي للمؤسسات

دمج خدمات Azure AI Foundry في تطبيقات Java المؤسسية الحالية لقدرات ذكاء اصطناعي موحدة.

أتمتة مشاريع الذكاء الاصطناعي

أتمتة إعداد مشروع Azure AI وتكوينه وإدارة موارده من خلال كود Java.

خط أنابيب تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي

بناء خطوط أنابيب تقييم آلية لنماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام خدمات تقييم OpenAI.

جرّب هذه الموجهات

إعداد المشروع الأساسي
أظهر لي كيفية تكوين مصادقة Azure AI Projects SDK في Java باستخدام متغيرات البيئة.
سرد الاتصالات المتاحة
اكتب كود Java لسرد جميع اتصالات Azure AI وعرض أسمائها وأنواعها.
إنشاء فهرس بحث
ساعدني في إنشاء فهرس بحث Azure AI مع اسم اتصال وإصدار فهرس محددين.
سير عمل تقييم متقدم
أظهر لي كيفية الوصول إلى خدمات تقييم OpenAI من خلال Azure AI Projects SDK وتشغيل تقييم نموذج.

أفضل الممارسات

  • استخدم DefaultAzureCredential للمصادقة في بيئة الإنتاج بدلاً من بيانات الاعتماد المضمنة
  • أعد استخدام AIProjectClientBuilder لإنشاء عملاء فرعيين متعددين بكفاءة
  • خزن نقطة نهاية المشروع وأسماء الاتصالات في متغيرات البيئة للأمان

تجنب

  • تضمين بيانات الاعتماد أو نقاط النهاية مباشرة في كود المصدر
  • إنشاء بناة عملاء جدد لكل عملية بدلاً من إعادة الاستخدام
  • تجاهل الترحيل عند سرد مجموعات كبيرة من الموارد

الأسئلة المتكررة

ما تبعيات Azure SDK التي أحتاجها؟
أضف azure-ai-projects (com.azure:azure-ai-projects) و azure-identity (com.azure:azure-identity) إلى ملف بناء Maven أو Gradle الخاص بك.
كيف أصادق على Azure AI Foundry؟
استخدم DefaultAzureCredential الذي يدعم طرق مصادقة متعددة بما في ذلك الهوية المُدارة وبيانات اعتماد البيئة و Azure CLI.
ما تنسيق PROJECT_ENDPOINT؟
تتبع نقطة النهاية النمط: https://<resource>.services.ai.azure.com/api/projects/<project> حيث resource و project هما أسماء مورد Azure AI الخاص بك.
هل يمكنني استخدام هذا SDK لاستدلال نماذج الذكاء الاصطناعي؟
يركز هذا SDK على إدارة المشاريع. استخدم Azure OpenAI SDK أو AI Model Inference SDK لعمليات استدلال النماذج الفعلية.
هل هذا SDK مستقر للاستخدام في الإنتاج؟
SDK حالياً في إصدار بيتا (1.0.0-beta.1). راجع سجل التغييرات قبل الترقية واختبر بدقة في بيئات غير الإنتاج.
كيف أتعامل مع مجموعات النتائج الكبيرة؟
استخدم نوع الاستجابة PagedIterable الذي يتعامل مع الترحيل تلقائياً. كرر عبر النتائج وسيقوم SDK بجلب الصفحات الإضافية حسب الحاجة.

تفاصيل المطور

بنية الملفات

📄 SKILL.md