Azure AI Projects SDK for Java
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.
تنزيل ZIP المهارة
رفع في Claude
اذهب إلى Settings → Capabilities → Skills → Upload skill
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
آمنThis 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.
عوامل الخطر
🔑 متغيرات البيئة (2)
درجة الجودة
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
أظهر لي كيفية تكوين مصادقة Azure AI Projects SDK في Java باستخدام متغيرات البيئة.
اكتب كود Java لسرد جميع اتصالات Azure AI وعرض أسمائها وأنواعها.
ساعدني في إنشاء فهرس بحث Azure AI مع اسم اتصال وإصدار فهرس محددين.
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؟
كيف أصادق على Azure AI Foundry؟
ما تنسيق PROJECT_ENDPOINT؟
هل يمكنني استخدام هذا SDK لاستدلال نماذج الذكاء الاصطناعي؟
هل هذا SDK مستقر للاستخدام في الإنتاج؟
كيف أتعامل مع مجموعات النتائج الكبيرة؟
تفاصيل المطور
المؤلف
sickn33الترخيص
MIT
المستودع
https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/azure-ai-projects-javaمرجع
main
بنية الملفات
📄 SKILL.md