Azure AI Projects SDK for Java
Verwalten von Azure AI-Projekten mit dem Java SDK
Entwickler müssen Azure AI Foundry-Dienste in Java-Anwendungen integrieren. Diese Skill-Umgebung bietet umfassende Anleitungen für Projektmanagement, Verbindungen, Datensätze und KI-Modellbewertungen.
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测试它
正在使用“Azure AI Projects SDK for Java”。 Alle Azure AI-Verbindungen im Projekt auflisten
预期结果:
Java-Code mit ConnectionsClient.listConnections(), der durch PagedIterable iteriert und jeden Verbindungsnamen, Typ und Anmeldeinformationentyp ausgibt.
正在使用“Azure AI Projects SDK for Java”。 Einen neuen Suchindex erstellen
预期结果:
Vollständiges Java-Beispiel, das die AzureAISearchIndex-Erstellung mit Verbindungsname und Indexname-Konfiguration zeigt, einschließlich Fehlerbehandlung.
正在使用“Azure AI Projects SDK for Java”。 Index-nicht-gefunden-Fehler behandeln
预期结果:
Try-catch-Block, der ResourceNotFoundException und HttpResponseException-Behandlung mit entsprechenden Fehlermeldungen demonstriert.
安全审计
安全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.
风险因素
🔑 环境变量 (2)
质量评分
你能构建什么
Unternehmens-KI-Integration
Integration von Azure AI Foundry-Diensten in bestehende Java-Unternehmensanwendungen für einheitliche KI-Funktionen.
KI-Projekt-Automatisierung
Automatisierung der Azure AI-Projekte-Einrichtung, -Konfiguration und Ressourcenverwaltung durch Java-Code.
KI-Modellbewertungs-Pipeline
Erstellung automatisierter Bewertungspipelines für KI-Modelle mit OpenAI-Bewertungsdiensten.
试试这些提示
Show me how to set up Azure AI Projects SDK authentication in Java using environment variables.
Write Java code to list all Azure AI connections and display their names and types.
Help me create an Azure AI Search index with a specific connection name and index version.
Show me how to access OpenAI evaluation services through Azure AI Projects SDK and run a model evaluation.
最佳实践
- Verwenden Sie DefaultAzureCredential für die Produktionsauthentifizierung anstelle von hartcodierten Anmeldeinformationen
- Wiederverwenden Sie den AIProjectClientBuilder, um mehrere Sub-Clients effizient zu erstellen
- Speichern Sie den Projekt-Endpoint und Verbindungsnamen in Umgebungsvariablen für die Sicherheit
避免
- Hartcodierung von Anmeldeinformationen oder Endpunkten direkt im Quellcode
- Erstellen neuer Client-Builder für jeden Vorgang anstatt Wiederverwendung
- Ignorieren der Paginierung beim Auflisten großer Ressourcensammlungen