agentleFS
Sign inStart free
MicrosoftKnown publishermicrosoft/Generative-AI-for-beginners-java/translations/pa/AGENTS.md

Generative-AI-for-beginners-java / pa

AGENTS.md557 starsChanged 5 months agoMITView on GitHub

ਇਹ ਜਾਵਾ ਨਾਲ ਜਨੇਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਵਿਕਾਸ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿੱਖਿਆ ਲਈ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਰਜ ਲੈਂਗਵੇਜ ਮਾਡਲਜ਼ (LLMs), ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ, ਐਮਬੈਡਿੰਗਜ਼, RAG (ਰੀਟਰੀਵਲ-ਆਗਮੈਂਟਡ ਜਨੇਰੇਸ਼ਨ), ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਕਾਂਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (MCP) ਨੂੰ ਸਮੇਤ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਹੱਥੋਂ ਕੋਰਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ: - ਜਾਵਾ 21 - ਸਪ੍ਰਿੰਗ ਬੂਟ 3.5.x - ਸਪ੍ਰਿੰਗ ਏਆਈ 1.1.x - ਮੈਵੇਨ - ਲੈਂਗਚੇਨ4ਜ - ਏਜ਼ੂਰ ਏਆਈ ਫਾਉਂਡਰੀ, ਏਜ਼ੂਰ ਓਪਨਏਆਈ, ਅਤੇ ਓਪਨਏਆਈ SDKs ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ: - ਕੈਪਟਰਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸੁਤੰਤਰ ਸਪ੍ਰਿੰਗ ਬੂਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਕ੍ਰਮਬੱਧਤਾ - ਵੱਖ-ਵੱਖ ਏਆਈ ਪੈਟਰਨ ਦਿਖਾਉਂਦੇ…

  • Reads credentials
  • Deletes or force-pushes
  • Installs packages

The file

Create a free account to mount
Files
AGENTS.md

AGENTS.md

ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਾ ਝਲਕ

ਇਹ ਜਾਵਾ ਨਾਲ ਜਨੇਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਵਿਕਾਸ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿੱਖਿਆ ਲਈ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਰਜ ਲੈਂਗਵੇਜ ਮਾਡਲਜ਼ (LLMs), ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ, ਐਮਬੈਡਿੰਗਜ਼, RAG (ਰੀਟਰੀਵਲ-ਆਗਮੈਂਟਡ ਜਨੇਰੇਸ਼ਨ), ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਕਾਂਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (MCP) ਨੂੰ ਸਮੇਤ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਹੱਥੋਂ ਕੋਰਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਮੁੱਖ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ:

  • ਜਾਵਾ 21
  • ਸਪ੍ਰਿੰਗ ਬੂਟ 3.5.x
  • ਸਪ੍ਰਿੰਗ ਏਆਈ 1.1.x
  • ਮੈਵੇਨ
  • ਲੈਂਗਚੇਨ4ਜ
  • ਏਜ਼ੂਰ ਏਆਈ ਫਾਉਂਡਰੀ, ਏਜ਼ੂਰ ਓਪਨਏਆਈ, ਅਤੇ ਓਪਨਏਆਈ SDKs

ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ:

  • ਕੈਪਟਰਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸੁਤੰਤਰ ਸਪ੍ਰਿੰਗ ਬੂਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਕ੍ਰਮਬੱਧਤਾ
  • ਵੱਖ-ਵੱਖ ਏਆਈ ਪੈਟਰਨ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਸੈਂਪਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ
  • ਗਿਟਹੱਬ ਕੋਡਸਪੇਸ-ਤਿਆਰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸੰਰਚਿਤ ਡੈਵ ਕੰਟੇਨਰਸ ਨਾਲ

ਸੈਟਅੱਪ ਕਮਾਂਡਾਂ

ਜਰੂਰੀਯਾਤ

  • ਜਾਵਾ 21 ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਉੱਚਾ
  • ਮੈਵੇਨ 3.x
  • ਏਜ਼ੂਰ ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਏਜ਼ੂਰ ਏਆਈ ਫਾਉਂਡਰੀ ਮਾਡਲ ਡਿਪਲੋਏਮੈਂਟ ਹੈ (azd up ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਵਿਜ਼ਨ ਕਰੋ)
  • ਏਜ਼ੂਰ CLI (az) ਅਤੇ ਏਜ਼ੂਰ ਡਿਵੈਲਪਰ CLI (azd), ਬਿਨਾਂ ਕੰਜੀ ਲਾਗਿਨ ਲਈ ਸਾਈਨ-ਇਨ

ਵਾਤਾਵਰਣ ਸੈਟਅੱਪ

ਵਿਕਲਪ 1: ਗਿਟਹੱਬ ਕੋਡਸਪੇਸ (ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ):

# ਰਿਪੋਜ਼ਿਟਰੀ ਨੂੰ ਫੋਰਕ ਕਰੋ ਅਤੇ GitHub UI ਤੋਂ ਇੱਕ ਕੋਡਸਪੇਸ ਬਣਾਓ
# ਡੇਵ ਕੰਟੇਨਰ ਸਾਰੇ ਡਿਪੈਂਡੇਂਸੀਜ਼ ਆਪਣੇ ਆਪ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੇਗਾ
# ਵਾਤਾਵਰਣ ਸੈੱਟਅਪ ਲਈ ਲਗਭਗ 2 ਮਿੰਟ ਉਡੀਕੋ

ਵਿਕਲਪ 2: ਸਥਾਨਕ ਡੈਵ ਕੰਟੇਨਰ:

# ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਕਲੋਨ ਕਰੋ
git clone https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-java.git
cd Generative-AI-for-beginners-java

# Dev Containers ਐਕਸਟੇਂਸ਼ਨ ਨਾਲ VS ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹੋ
# ਜਦੋਂ ਮੰਗ ਕੀਤੀ ਜਾਏ ਤਾਂ ਕੰਟੇਨਰ ਵਿੱਚ ਮੁੜ ਖੋਲ੍ਹੋ

ਵਿਕਲਪ 3: ਸਥਾਨਕ ਸੈਟਅੱਪ:

# ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y maven openjdk-21-jdk

# ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ
java -version
mvn -version

ਸੰਰਚਨਾ

ਏਜ਼ੂਰ ਏਆਈ ਫਾਉਂਡਰੀ ਸੈਟਅੱਪ (ਬਿਨਾਂ ਕੁੰਜੀ, ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ):

# ਫਾਉਂਡਰੀ ਖਾਤਾ + ਮਾਡਲ ਡਿਪਲੋਯਮੈਂਟ ਨੂੰ ਕੋਡ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ
cd 02-SetupDevEnvironment
azd auth login
az login
azd up
# azd ਤੁਹਾਡੇ ਐਂਡਪੌਇੰਟ (ਕੋਈ ਕੁੰਜੀ ਨਹੀਂ) ਨਾਲ examples/basic-chat-azure/.env ਲਿਖਦਾ ਹੈ

ਮੈਨੂਅਲ ਐਂਡਪੋਇੰਟ ਕਨਫਿਗ:

# ਜੇ ਤੁਸੀਂ azd ਵਰਤਿਆ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ endpoint ਆਪ ਹੀ ਸੈੱਟ ਕਰੋ (auth az login ਰਾਹੀਂ ਬਿਨਾਂ ਕੁੰਜੀ ਦੇ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ)
cd 02-SetupDevEnvironment/examples/basic-chat-azure
cp .env.example .env
# .env ਸੋਧੋ: AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://<resource>.openai.azure.com/

ਵਿਕਾਸ ਵਰਕਫਲੋ

ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਤਰ

/
├── 01-IntroToGenAI/              # Chapter 1: Introduction
├── 02-SetupDevEnvironment/       # Chapter 2: Environment setup
│   └── examples/                 # Working examples
├── 03-CoreGenerativeAITechniques/ # Chapter 3: Core techniques
├── 04-PracticalSamples/          # Chapter 4: Sample projects
│   ├── calculator/               # MCP service example
│   ├── foundrylocal/            # Local model integration
│   └── petstory/                # Multi-modal app
├── 05-ResponsibleGenAI/         # Chapter 5: Responsible AI
└── translations/                # Multi-language support

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਚਲਾਉਣਾ

ਸਪ੍ਰਿੰਗ ਬੂਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਚਲਾਉਣਾ:

cd [project-directory]
mvn spring-boot:run

ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਿਲਡ ਕਰਨਾ:

cd [project-directory]
mvn clean install

MCP ਕੈਲਕੂਲੇਟਰ ਸਰਵਰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ:

cd 04-PracticalSamples/calculator
mvn spring-boot:run
# ਸਰਵਰ http://localhost:8080 'ਤੇ ਚੱਲਦਾ ਹੈ

ਕਲਾਈਂਟ ਉਦਾਹਰਣ ਚਲਾਉਣਾ:

# ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਟਰਮੀਨਲ ਵਿੱਚ ਸਰਵਰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ
cd 04-PracticalSamples/calculator

# ਡਾਇਰੈਕਟ MCP ਕਲਾਇੰਟ
mvn exec:java -Dexec.mainClass="com.microsoft.mcp.sample.client.SDKClient"

# ਏਆਈ ਸਚਾਲਿਤ ਕਲਾਇੰਟ (AZURE_OPENAI_ENDPOINT + az ਲਾਗਿਨ ਦੀ ਲੋੜ)
mvn exec:java -Dexec.mainClass="com.microsoft.mcp.sample.client.LangChain4jClient"

# ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਬੌਟ
mvn exec:java -Dexec.mainClass="com.microsoft.mcp.sample.client.Bot"

ਹੌਟ ਰੀਲੋਡ

ਜੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਹੌਟ ਰੀਲੋਡ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸਪ੍ਰਿੰਗ ਬੂਟ ਡੈਵਟੂਲਜ਼ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ:

# ਜੇਵਾਂ ਦੀਆਂ ਫਾਇਲਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਸਾਂਭਣ 'ਤੇ ਆਪੋآپ ਰੀਲੋਡ ਹੋ ਜਾਣਗੀਆਂ
mvn spring-boot:run

ਟੈਸਟਿੰਗ ਨਿਰਦੇਸ਼

ਟੈਸਟ ਚਲਾਉਣਾ

ਪਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਸਾਰੇ ਟੈਸਟ ਚਲਾਓ:

cd [project-directory]
mvn test

ਵਰਬੋਜ਼ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਚਲਾਓ:

mvn test -X

ਖਾਸ ਟੈਸਟ ਕਲਾਸ ਚਲਾਓ:

mvn test -Dtest=CalculatorServiceTest

ਟੈਸਟ ਬਣਤਰ

  • ਟੈਸਟ ਫਾਇਲਾਂ JUnit 5 (ਜੂਪੀਟਰ) ਉਪਯੋਗ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ
  • ਟੈਸਟ ਕਲਾਸਾਂ src/test/java/ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ
  • ਕੈਲਕੂਲੇਟਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਕਲਾਈਂਟ ਉਦਾਹਰਣ src/test/java/com/microsoft/mcp/sample/client/ ਵਿੱਚ ਹਨ

ਮੈਨੂਅਲ ਟੈਸਟਿੰਗ

ਕਈ ਉਦਾਹਰਣ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹਨ ਜੋ ਮੈਨੂਅਲ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ:

  1. ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ mvn spring-boot:run ਨਾਲ ਚਾਲੂ ਕਰੋ
  2. ਐਂਡਪੋਇੰਟ ਦੀ ਪਰਖ ਕਰੋ ਜਾਂ CLI ਨਾਲ ਇੰਟਰਐਕਟ ਕਰੋ
  3. ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ README.md ਵਿੱਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ

ਏਜ਼ੂਰ ਏਆਈ ਫਾਉਂਡਰੀ ਨਾਲ ਟੈਸਟਿੰਗ

  • ਉਦਾਹਰਣ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ az login ਨਾਲ ਸਾਈਨ-ਇਨ ਕਰੋ (ਬਿਨਾਂ ਕੁੰਜੀ ਲਈ)
  • ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਖਾਤੇ ਕੋਲ ਕਾਗਨਿਟਿਵ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਓਪਨਏਆਈ ਯੂਜ਼ਰ ਰੋਲ ਹੈ
  • ਚੈਪਟਰ 5 ਵਿੱਚ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਏਆਈ ਉਦਾਹਰਣ ਨਾਲ ਸਮੱਗਰੀ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ

ਕੋਡ ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਨਿਯਮ

ਜਾਵਾ ਰਿਵਾਜ਼

  • ਜਾਵਾ ਵਰਜਨ: ਜਾਵਾ 21 ਆਧੁਨਿਕ ਖੂਬੀਆਂ ਨਾਲ
  • ਸਟਾਈਲ: ਮਿਆਰੀ ਜਾਵਾ ਰਿਵਾਜ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਨਾ ਕਰੋ
  • ਨਾਮ ਕਿਰਿਆ:
    • ਕਲਾਸ: PascalCase
    • ਮੇਥਡ/ਵੈਰੀਏਬਲ: camelCase
    • ਕਾਂਸਟੈਂਟ: UPPER_SNAKE_CASE
    • ਪੈਕੇਜ ਨਾਮ: ਛੋਟੇ ਅੱਖਰ

ਸਪ੍ਰਿੰਗ ਬੂਟ ਪੈਟਰਨ

  • ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲਾਜਿਕ ਲਈ @Service ਵਰਤੋ
  • REST ਐਂਡਪੋਇੰਟ ਲਈ @RestController ਵਰਤੋ
  • ਸੰਰਚਨਾ application.yml ਜਾਂ application.properties ਰਾਹੀਂ
  • ਕਠੋਰ ਪਾਠੀਆਂ ਵੱਲੋਂ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵੈਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ
  • MCP ਲਈ ਖੁਲ੍ਹੇ ਮੈਥਡਾਂ @Tool ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨਾਲ

ਫਾਈਲ ਸੰਗਠਨ

src/
├── main/
│   ├── java/
│   │   └── com/microsoft/[component]/
│   │       ├── [Component]Application.java
│   │       ├── config/
│   │       ├── controller/
│   │       ├── service/
│   │       └── exception/
│   └── resources/
│       ├── application.yml
│       └── static/
└── test/
    └── java/
        └── com/microsoft/[component]/

ਡਿਪੇਂਡੰਸੀਜ਼

  • ਮੈਵੇਨ pom.xml ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ
  • ਵਰਜਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਸਪ੍ਰਿੰਗ ਏਆਈ BOM
  • ਏਆਈ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਲੈਂਗਚੇਨ4ਜ
  • ਸਪ੍ਰਿੰਗ ਡਿਪੇਂਡੰਸੀਜ਼ ਲਈ ਸਪ੍ਰਿੰਗ ਬੂਟ ਸਟਾਰਟਰ ਪੈਰੇਂਟ

ਕੋਡ ਟਿੱਪਣੀ

  • ਜਨਤਾ API ਲਈ ਜਾਵਾ ਡੋਕ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ
  • ਜਟਿਲ ਏਆਈ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਜੋੜੋ
  • MCP ਟੂਲ ਵੇਰਵੇ ਸਾਫ਼ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ

ਬਿਲਡ ਅਤੇ ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ

ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਿਲਡ

ਟੈਸਟ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਬਿਲਡ ਕਰਨਾ:

mvn clean install -DskipTests

ਸਾਰੇ ਚੈੱਕ ਨਾਲ ਬਿਲਡ ਕਰਨਾ:

mvn clean install

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਪੈਕ ਕਰੋ:

mvn package
# target/ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ ਵਿੱਚ JAR ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ

ਆਉਟਪੁੱਟ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀਜ਼

  • ਕੰਪਾਇਲ ਕੀਤੀਆਂ ਕਲਾਸਾਂ: target/classes/
  • ਟੈਸਟ ਕਲਾਸਾਂ: target/test-classes/
  • ਜਾਰ ਫਾਇਲਾਂ: target/*.jar
  • ਮੈਵੇਨ ਆਰਟੀਫੈਕਟ: target/

ਵਾਤਾਵਰਣ ਅਨੁਸਾਰ ਸੰਰਚਨਾ

ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ:

# application.yml (keyless - no api-key; auth via DefaultAzureCredential)
spring:
  ai:
    azure:
      openai:
        endpoint: ${AZURE_OPENAI_ENDPOINT}
        chat:
          options:
            deployment-name: ${AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT:gpt-4o-mini}

ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ:

  • ਬਿਨਾਂ ਕੁੰਜੀ ਲਈ az login ਦੀ ਥਾਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਪਹਚਾਣ ਵਰਤੋ
  • ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਫਾਉਂਡਰੀ ਸਰੋਤ ਵੱਲ AZURE_OPENAI_ENDPOINT ਨੂੰ ਪੌਇੰਟ ਕਰੋ
  • ਸੰਰਚਨਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵੈਰੀਏਬਲਾਂ ਜਾਂ ਏਜ਼ੂਰ ਕੀ ਵੋਲਟ ਰਾਹੀਂ ਸੰਭਾਲੋ

ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ ਵਿਚ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ

  • ਇਹ ਇੱਕ ਸਿੱਖਿਆ ਲਈ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੈਂਪਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹਨ
  • ਇਹ ਤੱਤ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨੈ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ ਲਈ ਨਹੀਂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ
  • ਸੈਂਪਲ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਮਾਡਲ ਕਰਨ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ
  • ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ ਨੋਟਾਂ ਲਈ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ README ਵੇਖੋ

ਵਧੂ ਨੋਟਸ

ਏਜ਼ੂਰ ਏਆਈ ਫਾਉਂਡਰੀ

  • ਬਿਨਾਂ ਕੁੰਜੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ: ਮਾਈਕ੍ਰੋਸੌਫਟ ਏਂਟਰਾ ID ਨਾਲ ਜੁੜੋ — ਕੋਈ API ਕੁੰਜੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨਹੀਂ
  • ਕੋਡ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਵਿਜ਼ਨਿੰਗ: ਬਾਈਸੈਪ + azd (azd up) ਖਾਤਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਡਿਪਲੋਏਮੈਂਟ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ
  • ਇਹ ਉਹੀ ਓਪਨਏਆਈ-ਕੰਪੈਟਿਬਲ ਕੋਡ ਸਥਾਨਕ (az login) ਅਤੇ ਏਜ਼ੂਰ (ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਪਹਚਾਣ) ਵਿੱਚ ਦੌੜਦਾ ਹੈ

ਕਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ

ਹਰ ਸੈਂਪਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸੁਤੰਤਰ ਹੈ:

# ਖਾਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਤੇ ਜਾਓ
cd 04-PracticalSamples/[project-name]

# ਹਰ ਇੱਕ ਦਾ ਆਪਣਾ pom.xml ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਵਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ
mvn clean install

ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ

ਜਾਵਾ ਵਰਜਨ ਮੇਲ-ਖਾਂਹ:

# ਜਾਵਾ 21 ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ
java -version
# ਜਦੋਂ ਜਰੂਰੀ ਹੋਵੇ ਤਾਂ JAVA_HOME ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/msopenjdk-current

ਨਿਰਭਰਤਾ ਡਾਊਨਲੋਡ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ:

# ਮੈਵਨ ਕੈਸ਼ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ
rm -rf ~/.m2/repository
mvn clean install

ਐਂਡਪੋਇੰਟ ਜਾਂ ਸਾਈਨ-ਇਨ ਨਹੀਂ ਮਿਲਿਆ:

# ਵਰਤਮਾਨ ਸੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਐਂਡਪੋਇੰਟ ਸੈੱਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਾਈਨ ਇਨ ਕਰੋ (ਬਿਨਾਂ ਕੁੰਜੀ ਦੇ)
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="https://your-resource.openai.azure.com/"
az login

# ਜਾਂ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ ਵਿੱਚ .env ਫਾਇਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
echo "AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://your-resource.openai.azure.com/" > .env

ਪੋਰਟ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਰਤਮਾਨ ਹੈ:

# ਸਪ੍ਰਿੰਗ ਬੂਟ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੋਰਟ 8080 ਵਰਤਦਾ ਹੈ
# application.properties ਵਿੱਚ ਬਦਲاؤ:
server.port=8081

ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਸਹਾਇਤਾ

  • 45+ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਅਨੁਵਾਦ ਰਾਹੀਂ ਉਪਲਬਧ
  • ਅਨੁਵਾਦ translations/ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ ਵਿੱਚ
  • ਅਨੁਵਾਦ GitHub ਐਕਸ਼ਨ ਵਰਕਫਲੋ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਤ

ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਰਾਹ

  1. 02-SetupDevEnvironment ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ
  2. ਕੈਪਟਰਾਂ ਨੂੰ ਦਰਜਾ ਅਨੁਸਾਰ ਫੋਲੋ ਕਰੋ (01 → 05)
  3. ਹਰੇਕ ਕੈਪਟਰ ਵਿੱਚ ਹੱਥੋਂ ਉਦਾਹਰਣ਼ ਪੂਰੇ ਕਰੋ
  4. ਕੈਪਟਰ 4 ਵਿੱਚ ਸੈਂਪਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਖੋਜੋ
  5. ਕੈਪਟਰ 5 ਵਿੱਚ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਏਆਈ ਅਭਿਆਸ ਸਿੱਖੋ

ਡੈਵਕੰਟੇਨਰ

.devcontainer/devcontainer.json ਸੰਰਚਿਤ ਹੈ:

  • ਜਾਵਾ 21 ਡੈਵਲਪਮੈਂਟ ਵਾਤਾਵਰਣ
  • ਮੈਵੇਨ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਇੰਸਟਾਲਡ
  • VS ਕੋਡ ਜਾਵਾ ਐਕਸਟੇਂਸ਼ਨਜ਼
  • ਸਪ੍ਰਿੰਗ ਬੂਟ ਟੂਲਜ਼
  • GitHub ਕੋਪਾਇਲਟ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ
  • ਡੋਕਰ-ਇਨ-ਡੋਕਰ ਸਹਾਇਤਾ
  • ਏਜ਼ੂਰ CLI

ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿਚ ਧਿਆਨ

  • ਏਜ਼ੂਰ ਏਆਈ ਫਾਉਂਡਰੀ ਡਿਪਲੋਏਮੈਂਟਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿੰਟ ਟੋਕਨ/ਬੇਨਤੀ ਸੀਮਾ ਹੈ
  • ਐਮਬੈਡਿੰਗਜ਼ ਲਈ ਉਚਿਤ ਬੈਚ ਸਾਈਜ਼ਾਂ ਵਰਤੋਂ
  • ਦੁਹਰਾਈ ਗਈ API ਬੁਲਾਵੇਂ ਲਈ ਕੈਸ਼ਿੰਗ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ
  • ਖ਼ਰਚ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ ਟੋਕਨ ਖਪਤ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ

ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੋਟਸ

  • .env ਫਾਇਲਾਂ ਕਦੇ ਵੀ ਕਮੇਟ ਨਾ ਕਰੋ (ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ .gitignore ਵਿੱਚ ਹਨ)
  • API ਕੁੰਜੀਆਂ ਦੀ ਥਾਂ ਬਿਨਾਂ ਕੁੰਜੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ (Microsoft Entra ID) ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ
  • ਏਜ਼ੂਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਪਹਚਾਣ ਵਰਤੋਂ; ਸਥਾਨਕ ਵਿਕਾਸ ਲਈ az login
  • ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਏਆਈ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਟਰ 5 ਵਿੱਚ ਫਾਲੋ ਕਰੋ
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->

ਅਸਵੀਕਾਰੋਪਣ: ਇਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਏਆਈ ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ Co-op Translator ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀਤਾਵਾਂ ਲਈ ਯਤਨਸ਼ੀਲ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸਮੱਤਿਆਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੂਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਆਪਣੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਧਿਕਾਰਕ ਸਰੋਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜਰੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੇ ਉਪਯੋਗ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀਆਂ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਲਈ ਜਵਾਬਦੇਹ ਨਹੀਂ ਹਾਂ।

<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

Check your setup, free