Skip to content

Latest commit

 

History

History
60 lines (39 loc) · 8.77 KB

File metadata and controls

60 lines (39 loc) · 8.77 KB

လက်တွေ့ အသုံးပြုမှုများနှင့် ပရောဂျက်များ

သင်ယူမည့်အကြောင်းအရာများ

ဤအခန်းတွင် Java ဖြင့် generative AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု နမူနာအား အသုံးပြု၍ ရှုမြင်နိုင်သော လက်တွေ့ အသုံးပြုမှုသုံးခုကို ပြသပါမည်။

  • စက်ဝိုင်းဖက် နှင့် ဆာဗာဖက် AI တွေကို ပေါင်းစပ်ထားသော multi-modal အမျိုးအစား Pet Story Generator ဖန်တီးခြင်း
  • Foundry Local Spring Boot ဒေမိုဖြင့် ဒေသတွင်း AI မော်ဒယ် ပေါင်းစည်းခြင်း ကို အသုံးပြုခြင်း
  • Calculator နမူနာဖြင့် Model Context Protocol (MCP) ဝန်ဆောင်မှု တီထွင်ရေး

အကြောင်းအရာဇယား

နိဒါန်း

ဤအခန်းတွင် Java ဖြင့် generative AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု နမူနာများ ဖြစ်သော နမူနာပရောဂျက်များ ကို ပြသပါသည်။ ပရောဂျက်တစ်ခုစီသည် လုံးလုံးလက်လက် အလုပ်လုပ်နိုင်ပြီး သင်၏ ကိုယ့်ပရောဂျက်များအတွက် ကိုက်ညီစွာ သုံးနိုင်မည့် AI နည်းပညာများ၊ ဖွဲ့စည်းမှု များ၊ နှင့် ပဋိညာဉ်များကို ဖော်ပြပါသည်။

Foundry Local Spring Boot Demo

Foundry Local Spring Boot Demo သည် OpenAI Java SDK ကို အသုံးပြုပြီး ဒေသတွင်း AI မော်ဒယ်များနှင့် ပေါင်းစည်းခြင်းနည်းလမ်းကို ပြသပါသည်။ Foundry Local မှအလုပ်လုပ်နေသည့် မော်ဒယ်များ (ဥပမာ၊ Phi-4-mini) နှင့် အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်များကို အလိုအလျောက် ရှာဖွေခြင်း၊ cloud ဝန်ဆောင်မှုများမလိုဘဲ AI ဖြေရှင်းချက်များကို အသုံးပြုနိုင်ခြင်းကို ပြသသည်။

Pet Story Generator

Pet Story Generator သည် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ရာ Spring Boot ဝက်ဘ်လ်အက်ပ်ဖြစ်ပြီး multi-modal AI processing ကို အသုံးပြုကာ ဖန်တီးမှုမြန်ဆန်ပြီး စိတ်ဝင်စားဖွယ် ကြောင်ဘယ်သူပုံပြင်များ ဖန်တီးပေးပါသည်။ client-side နှင့် server-side AI အာရုံစိုက်မှုများကို transformer.js အား ဖွင့်လှစ်ပါက browser တွင် AI နှင့် ဆက်ဆံနိုင်ခြင်းနှင့် OpenAI SDK ဖြင့် ဆာဗာရှိ AI ကို အတူတကွ အသုံးပြုထားသည်။

MCP Calculator Service (Beginner-Friendly MCP Demo)

MCP Calculator Service သည် Spring AI အသုံးပြု၍ Model Context Protocol (MCP) ကို လှုပ်ရှားမှုရိုးရှင်းကာ MCP ၏ အခြေခံများကို လေ့လာရန် ပေါ့ပေါ့ပါးပါး တည်ဆောက်ထားသော ဒေမို ဖြစ်သည်။ MCP client များနှင့် ဆက်သွယ်သည့် MCP Server ကို ဘယ်လိုဖန်တီးရမည်ကို ပြသပါသည်။

သင်ယူမှု အဆင့်ဆင့်

ဤပရောဂျက်များသည် ယခင်အခန်းများမှ သင်ယူထားသည့် အယူအဆများအပေါ် အခြေခံ၍ ဖန်တီးထားပါသည်။

  1. ရိုးရှင်းစွာ စတင်ခြင်း: Foundry Local Spring Boot ဒေမိုဖြင့် ဒေသတွင်း AI မော်ဒယ်များနှင့် ပေါင်းစည်းခြင်း အကြောင်းကို နားလည်ရန် စတင်ပါ။
  2. အပြန်အလှန်ဆက်ဆံရေး ပေါင်းထည့်ခြင်း: multi-modal AI နှင့် ဝက်ဘ်အပလီကေးရှင်း တို့ကို ပိုမိုနားလည်ရန် Pet Story Generator သို့ တက်ကြွပါ။
  3. MCP အခြေခံများ လေ့လာခြင်း: Model Context Protocol ၏ အခြေခံ ကို ဉပမာများဖြင့် MCP Calculator Service ဖြင့် နားလည်ခြင်း။

အနှစ်ချုပ်

ကောင်းမွန်ပါတယ်! သင်သည် အောက်ပါ ထူးခြားသော အသုံးပြုမှုများကို ရှာဖွေကြည့်ပြီးဖြစ်ပါသည်။

  • browser နှင့် server နှစ်ဖက်လုံးတွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သော multi-modal AI အတွေ့အကြုံများ
  • အဆန်းကြီးသော Java ဖ্ৰိမ်ဝါ့ခ်များ နှင့် SDK များဖြင့် ဒေသတွင်း AI မော်ဒယ် ပေါင်းစည်းမှု
  • Tools များကို AI နှင့် ပေါင်းစည်းစေသော Model Context Protocol ဝန်ဆောင်မှု ပထမဆုံး အကြောင်းသိရှိခြင်း

နောက်တစ်ဆင့်များ

အခန်း ၅: တာဝန်ရှိသော Generative AI


ပြောကြားချက် ဤစာတမ်းကို AI ဘာသာပြန်ဝန်ဆောင်မှု Co-op Translator အသုံးပြု၍ ဘာသာပြန်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် တိကျမှန်ကန်မှုအတွက် ကြိုးပမ်းနေသော်လည်း၊ စက်ကိရိယာဘာသာပြန်ခြင်းများတွင် အမှားများ သို့မဟုတ် မှားယွင်းချက်များ ပါဝင်နိုင်ကြောင်း သတိပြုပါရန် လိုအပ်ပါသည်။ မူလစာတမ်းကို မူရင်းဘာသာဖြင့်သာ ယုံကြည်စိတ်ချရသော အချက်အလက်အဖြစ် သတ်မှတ်သင့်သည်။ အရေးကြီးသည့် သတင်းအချက်အလက်များအတွက် ပရော်ဖက်ရှင်နယ် လူသားဘာသာပြန်သူဝန်ဆောင်မှုကို အကြံပြုပါသည်။ ဤဘာသာပြန်ချက်ကို အသုံးပြုခြင်းမှ ဖြစ်ပေါ်လာသော နားလည်မှုကွာခြားမှုများ သို့မဟုတ် မမှန်ကန်သော အသုံးပြုမှုများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ တာဝန်မခံပါ။