Azure AI Projects SDK for Java
使用 Java SDK 管理 Azure AI 專案
開發人員需要將 Azure AI Foundry 服務整合到 Java 應用程式中。此技能提供專案管理、連線、資料集和 AI 模型評估的全面指導。
下載技能 ZIP
在 Claude 中上傳
前往 設定 → 功能 → 技能 → 上傳技能
開啟並開始使用
測試它
正在使用「Azure AI Projects SDK for Java」。 列出專案中的所有 Azure AI 連線
預期結果:
使用 ConnectionsClient.listConnections() 的 Java 程式碼，可迭代 PagedIterable 並列印每個連線的名稱、類型和驗證類型。
正在使用「Azure AI Projects SDK for Java」。 建立新的搜尋索引
預期結果:
完整的 Java 範例，展示 AzureAISearchIndex 的建立，包含連線名稱和索引名稱配置，以及錯誤處理。
正在使用「Azure AI Projects SDK for Java」。 處理索引未找到錯誤
預期結果:
Try-catch 區塊示範 ResourceNotFoundException 和 HttpResponseException 的處理，並提供適當的錯誤訊息。
安全審計
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.
風險因素
🔑 環境變數 (2)
品質評分
你能建構什麼
企業 AI 整合
將 Azure AI Foundry 服務整合到現有的 Java 企業應用程式中，以獲得統一的 AI 功能。
AI 專案自動化
透過 Java 程式碼自動化 Azure AI 專案設定、配置和資源管理。
AI 模型評估管線
使用 OpenAI 評估服務建置 AI 模型的自動化評估管線。
試試這些提示
示範如何使用環境變數在 Java 中設定 Azure AI Projects SDK 驗證。
撰寫 Java 程式碼列出所有 Azure AI 連線並顯示其名稱和類型。
協助我建立具有特定連線名稱和索引版本的 Azure AI 搜尋索引。
示範如何透過 Azure AI Projects SDK 存取 OpenAI 評估服務並執行模型評估。
最佳實務
- 在正式環境驗證中使用 DefaultAzureCredential，而非硬編碼驗證
- 重複使用 AIProjectClientBuilder 以有效率地建立多個子用戶端
- 將專案端點和連線名稱儲存在環境變數中以確保安全
避免
- 在原始碼中直接硬編碼驗證或端點
- 每次操作都建立新的用戶端建構器，而非重複使用
- 列出大型資源集合時忽略分頁