README.md

AZD For Beginners: เส้นทางการเรียนรู้ที่มีโครงสร้าง

---

การแปลอัตโนมัติ (อัปเดตเสมอ)

Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Khmer | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

ต้องการโคลนลงเครื่องไหม?

ที่เก็บนี้มีการแปลมากกว่า 50 ภาษา ซึ่งทำให้ขนาดดาวน์โหลดเพิ่มขึ้นมาก หากต้องการโคลนโดยไม่รวมการแปล ให้ใช้ sparse checkout:

Bash / macOS / Linux:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners.git
cd AZD-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

CMD (Windows):

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners.git
cd AZD-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"

สิ่งนี้จะให้ทุกอย่างที่คุณต้องใช้เพื่อจบคอร์สด้วยการดาวน์โหลดที่เร็วขึ้นมาก

🆕 มีอะไรใหม่ใน azd วันนี้

Azure Developer CLI เติบโตเกินกว่าจะเป็นแอปเว็บและ API แบบดั้งเดิม วันนี้ azd เป็นเครื่องมือเดียวสำหรับการติดตั้งแอป ทุกประเภท บน Azure — รวมถึงแอปที่ขับเคลื่อนด้วย AI และเอเย่นต์อัจฉริยะ

นี่คือสิ่งที่หมายถึงสำหรับคุณ:

• เอเย่นต์ AI กลายเป็นงาน azd ชั้นนำแล้ว คุณสามารถเริ่มต้น ติดตั้ง และจัดการโครงการเอเย่นต์ AI โดยใช้ workflow azd init → azd up ที่คุณคุ้นเคย
• การรวม Microsoft Foundry นำการติดตั้งโมเดล การโฮสต์เอเย่นต์ และการตั้งค่าบริการ AI เข้ามาในระบบเทมเพลตของ azd โดยตรง
• Workflow หลักไม่มีการเปลี่ยนแปลง ไม่ว่าคุณจะติดตั้งแอปทำงาน รายการไมโครเซอร์วิส หรือโซลูชัน AI หลายเอเย่นต์ คำสั่งก็เหมือนเดิม

ถ้าคุณเคยใช้ azd มาก่อน การรองรับ AI เป็นส่วนขยายทางธรรมชาติ — ไม่ใช่เครื่องมือแยกหรือเส้นทางขั้นสูง หากคุณเริ่มใหม่ คุณจะได้เรียนรู้ workflow เดียวที่ใช้ได้กับทุกอย่าง

---

🚀 Azure Developer CLI (azd) คืออะไร?

Azure Developer CLI (azd) คือเครื่องมือบรรทัดคำสั่งที่ใช้งานง่ายสำหรับนักพัฒนา ซึ่งช่วยให้การ deploy แอปพลิเคชันบน Azure เป็นเรื่องง่าย แทนที่จะต้องสร้างและเชื่อมต่อแหล่งข้อมูล Azure จำนวนมากด้วยตนเอง คุณสามารถ deploy แอปทั้งหมดได้ด้วยคำสั่งเดียว

ความมหัศจรรย์ของ azd up

# คำสั่งเดียวนี้ทำทุกอย่างได้:
# ✅ สร้างทรัพยากร Azure ทั้งหมด
# ✅ กำหนดค่าเครือข่ายและความปลอดภัย
# ✅ สร้างโค้ดแอปพลิเคชันของคุณ
# ✅ ปรับใช้ไปยัง Azure
# ✅ ให้ URL ที่ใช้งานได้
azd up

แค่นั้นแหละ! ไม่ต้องคลิกใน Azure Portal, ไม่ต้องเรียนรู้ ARM templates ที่ซับซ้อนก่อน, ไม่ต้องตั้งค่าด้วยมือ — มีแต่แอปที่ใช้งานได้บน Azure ทันที

---

❓ Azure Developer CLI กับ Azure CLI: แตกต่างกันอย่างไร?

นี่คือคำถามที่พบบ่อยที่สุดสำหรับผู้เริ่มต้น นี่คือคำตอบง่ายๆ:

คุณสมบัติ	Azure CLI (az)	Azure Developer CLI (azd)
วัตถุประสงค์	จัดการทรัพยากร Azure ทีละตัว	ติดตั้งแอปพลิเคชันครบชุด
แนวคิด	เน้นโครงสร้างพื้นฐาน	เน้นแอปพลิเคชัน
ตัวอย่าง	az webapp create --name myapp...	azd up
เส้นทางการเรียนรู้	ต้องรู้บริการ Azure	แค่รู้แอปของคุณ
เหมาะกับ	DevOps, โครงสร้างพื้นฐาน	นักพัฒนา, ต้นแบบ

อุปมาง่ายๆ

• Azure CLI เหมือนมีเครื่องมือทุกอย่างเพื่อสร้างบ้าน — ค้อน เลื่อย ตะปู คุณสร้างได้ทุกอย่างแต่ต้องรู้เรื่องก่อสร้าง
• Azure Developer CLI เหมือนจ้างผู้รับเหมา — คุณบอกสิ่งที่ต้องการ และพวกเขาดูแลการก่อสร้างให้

เมื่อไรควรใช้แต่ละตัว

สถานการณ์	ใช้อันนี้
"ฉันอยาก deploy เว็บแอปอย่างรวดเร็ว"	azd up
"ฉันต้องการสร้างแค่บัญชีเก็บข้อมูล"	az storage account create
"ฉันกำลังสร้างแอป AI แบบเต็มรูปแบบ"	azd init --template azure-search-openai-demo
"ฉันต้องการดีบักทรัพยากร Azure ตัวใดตัวหนึ่ง"	az resource show
"ฉันต้องการการ deploy พร้อมใช้งานในไม่กี่นาที"	azd up --environment production

พวกเขาทำงานร่วมกัน!

AZD ใช้ Azure CLI เป็นพื้นหลัง คุณสามารถใช้ทั้งสองตัวร่วมกันได้:

# ปรับใช้แอปของคุณด้วย AZD
azd up

# จากนั้นปรับแต่งทรัพยากรเฉพาะด้วย Azure CLI
az webapp config set --name myapp --always-on true

---

🌟 ค้นหาเทมเพลตใน Awesome AZD

ไม่ต้องเริ่มจากศูนย์! Awesome AZD คือคอลเลกชันเทมเพลตพร้อมใช้งานจากชุมชน:

รายการทรัพยากร	คำอธิบาย
🔗 Awesome AZD Gallery	เลือกดูเทมเพลตกว่า 200 รายการพร้อมคลิกเดียวติดตั้ง
🔗 ส่งเทมเพลต	ร่วมส่งเทมเพลตของคุณให้ชุมชน
🔗 ที่เก็บ GitHub	กดดาวและสำรวจซอร์สโค้ด

เทมเพลต AI ยอดนิยมจาก Awesome AZD

# RAG แชทกับโมเดล Microsoft Foundry และการค้นหาด้วย AI
azd init --template azure-search-openai-demo

# แอปแชท AI แบบรวดเร็ว
azd init --template openai-chat-app-quickstart

# ตัวแทน AI กับตัวแทนของ Foundry
azd init --template get-started-with-ai-agents

---

🎯 เริ่มต้นใน 3 ขั้นตอน

ก่อนเริ่ม ให้แน่ใจว่าเครื่องของคุณพร้อมสำหรับเทมเพลตที่ต้องการ deploy:

Windows:

.\validate-setup.ps1

macOS / Linux:

bash ./validate-setup.sh

ถ้ามีข้อผิดพลาดใดๆ ในการตรวจสอบ ให้แก้ไขก่อน แล้วค่อยทำขั้นตอนต่อไป

ขั้นตอนที่ 1: ติดตั้ง AZD (2 นาที)

Windows:

winget install microsoft.azd

macOS:

brew tap azure/azd && brew install azd

Linux:

curl -fsSL https://aka.ms/install-azd.sh | bash

ขั้นตอนที่ 2: ลงชื่อเข้าใช้สำหรับ AZD

# เป็นทางเลือกหากคุณวางแผนที่จะใช้คำสั่ง Azure CLI โดยตรงในหลักสูตรนี้
az login

# จำเป็นสำหรับเวิร์กโฟลว์ของ AZD
azd auth login

ถ้าคุณไม่แน่ใจว่าต้องใช้แบบไหน ให้ทำตามกระบวนการตั้งค่าครบถ้วนใน การติดตั้ง & การตั้งค่า

ขั้นตอนที่ 3: Deploy แอปแรกของคุณ

# เริ่มต้นจากเทมเพลต
azd init --template todo-nodejs-mongo

# ปรับใช้ไปยัง Azure (สร้างทุกอย่าง!)
azd up

🎉 เสร็จแล้ว! ตอนนี้แอปของคุณออนไลน์บน Azure เรียบร้อย

ทำความสะอาด (อย่าลืม!)

# Remove all resources when done experimenting
azd down --force --purge

---

📚 วิธีใช้คอร์สนี้

คอร์สนี้ออกแบบมาเพื่อ การเรียนรู้แบบค่อยเป็นค่อยไป — เริ่มต้นจากจุดที่คุณถนัด แล้วค่อยๆ เพิ่มระดับความรู้:

ประสบการณ์ของคุณ	เริ่มที่นี่
มือใหม่กับ Azure	บทที่ 1: พื้นฐาน
รู้จัก Azure แต่ใหม่กับ AZD	บทที่ 1: พื้นฐาน
ต้องการ deploy แอป AI	บทที่ 2: การพัฒนา AI-First
ต้องการเรียนรู้ด้วยตนเอง	🎓 เวิร์กช็อปเชิงโต้ตอบ - ห้องแล็บ 3-4 ชั่วโมงมีคำแนะนำ
ต้องการรูปแบบสำหรับใช้งานจริง	บทที่ 8: รูปแบบการใช้งานจริง & องค์กร

การตั้งค่ารวดเร็ว

1. Fork ที่เก็บนี้:
2. โคลนลงเครื่อง: git clone https://github.com/YOUR-USERNAME/azd-for-beginners.git
3. ขอความช่วยเหลือ: ชุมชน Discord ของ Azure

ต้องการโคลนลงเครื่องไหม?

ที่เก็บนี้มีการแปลมากกว่า 50 ภาษา ซึ่งทำให้ขนาดดาวน์โหลดเพิ่มขึ้นมาก หากต้องการโคลนโดยไม่รวมการแปล ให้ใช้ sparse checkout:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners.git
cd AZD-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

สิ่งนี้จะให้ทุกสิ่งที่คุณต้องใช้จบคอร์สด้วยความเร็วในการดาวน์โหลดที่มากขึ้น

ภาพรวมคอร์ส

เชี่ยวชาญ Azure Developer CLI (azd) ผ่านบทเรียนที่ออกแบบมาสำหรับการเรียนรู้แบบขั้นตอน มี โฟกัสพิเศษสำหรับการติดตั้งแอป AI ด้วยการผสานรวม Microsoft Foundry

ทำไมคอร์สนี้สำคัญสำหรับนักพัฒนายุคใหม่

อิงจากข้อมูลจากชุมชน Microsoft Foundry Discord, 45% ของนักพัฒนาต้องการใช้ AZD สำหรับงาน AI แต่พบความท้าทายกับ:

• สถาปัตยกรรม AI หลายบริการซับซ้อน
• แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการ deploy AI ในสภาพแวดล้อมจริง
• การรวมและตั้งค่าบริการ AI ของ Azure
• การเพิ่มประสิทธิภาพค่าใช้จ่ายสำหรับงาน AI
• การแก้ไขปัญหาการติดตั้งเฉพาะ AI

วัตถุประสงค์การเรียนรู้

เมื่อจบคอร์สที่มีโครงสร้างนี้ คุณจะ:

• เชี่ยวชาญพื้นฐาน AZD: แนวคิดหลัก, การติดตั้ง, และการตั้งค่า
• ติดตั้งแอป AI: ใช้ AZD ร่วมกับบริการ Microsoft Foundry
• ใช้ Infrastructure as Code: จัดการทรัพยากร Azure ด้วยเทมเพลต Bicep
• แก้ไขปัญหาการติดตั้ง: แก้ไขข้อผิดพลาดทั่วไปและดีบักปัญหา
• เพิ่มประสิทธิภาพสำหรับผลิตจริง: ความปลอดภัย, การปรับขนาด, การตรวจสอบ และการบริหารต้นทุน
• สร้างโซลูชันหลายเอเย่นต์: ติดตั้งสถาปัตยกรรม AI ที่ซับซ้อน

ก่อนเริ่ม: บัญชี การเข้าถึง และสมมติฐาน

ก่อนเริ่มบทที่ 1 โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีสิ่งต่อไปนี้พร้อมใช้งาน ขั้นตอนการติดตั้งในคู่มือนี้จะสมมติว่าสิ่งพื้นฐานเหล่านี้ถูกจัดการแล้วแล้ว

• การสมัครใช้งาน Azure: คุณสามารถใช้การสมัครใช้งานที่มีอยู่แล้วจากที่ทำงานหรือบัญชีของคุณเอง หรือสร้าง ทดลองใช้ฟรี เพื่อเริ่มต้นได้
• สิทธิ์ในการสร้างทรัพยากร Azure: สำหรับแบบฝึกหัดส่วนใหญ่ คุณควรมีสิทธิ์อย่างน้อยระดับ Contributor บนการสมัครใช้งานหรือกลุ่มทรัพยากรเป้าหมาย บางบทอาจสมมติว่าคุณสามารถสร้างกลุ่มทรัพยากร managed identities และการมอบหมาย RBAC ได้ด้วย
• บัญชี GitHub: มีประโยชน์สำหรับการทำ fork รีโพสิตอรี่ การติดตามการเปลี่ยนแปลงของตัวเอง และใช้ GitHub Codespaces สำหรับการเวิร์กช็อป
• ข้อกำหนดล่วงหน้าสำหรับเวลาใช้งานของเทมเพลต: เทมเพลตบางส่วนต้องการเครื่องมือในเครื่องเช่น Node.js, Python, Java หรือ Docker ให้รันตัวตรวจสอบการตั้งค่าก่อนเริ่มเพื่อจับข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นในตอนต้น
• ความคุ้นเคยพื้นฐานกับเทอร์มินัล: คุณไม่จำเป็นต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญ แต่ควรรู้สึกสบายกับการรันคำสั่งเช่น git clone, azd auth login และ azd up

ทำงานในการสมัครใช้งานองค์กร?
หากสภาพแวดล้อม Azure ของคุณถูกจัดการโดยผู้ดูแลระบบ โปรดยืนยันล่วงหน้าว่าคุณสามารถปรับใช้ทรัพยากรในการสมัครใช้งานหรือกลุ่มทรัพยากรที่คุณวางแผนจะใช้งานได้หรือไม่ หากไม่ได้ ให้ขอการสมัครใช้งาน sandbox หรือสิทธิ์ Contributor ก่อนเริ่ม

ใหม่กับ Azure?
เริ่มด้วยทดลองใช้งาน Azure ของคุณเองหรือสมัครใช้งานแบบชำระเงินตามการใช้งานที่ https://aka.ms/azurefreetrial เพื่อให้คุณสามารถทำแบบฝึกหัดให้เสร็จสมบูรณ์ตั้งแต่ต้นจนจบโดยไม่ต้องรอการอนุมัติในระดับ tenant

🗺️ แผนที่หลักสูตร: นำทางด่วนตามบท

แต่ละบทมี README เฉพาะที่มีวัตถุประสงค์การเรียนรู้ การเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว และแบบฝึกหัด:

บท	หัวข้อ	บทเรียน	ระยะเวลา	ความซับซ้อน
บทที่ 1: พื้นฐาน	การเริ่มต้น	AZD พื้นฐาน | การติดตั้ง | โปรเจกต์แรก	30-45 นาที	⭐
บทที่ 2: การพัฒนา AI	แอพ AI-แรก	การผสานรวม Foundry | ตัวแทน AI | การปรับใช้โมเดล | เวิร์กช็อป	1-2 ชั่วโมง	⭐⭐
บทที่ 3: การกำหนดค่า	การรับรองและความปลอดภัย	การกำหนดค่า | การรับรอง & ความปลอดภัย	45-60 นาที	⭐⭐
บทที่ 4: โครงสร้างพื้นฐาน	IaC และการปรับใช้	คู่มือการปรับใช้ | การจัดสรรทรัพยากร	1-1.5 ชั่วโมง	⭐⭐⭐
บทที่ 5: ตัวแทนหลายคน	โซลูชันตัวแทน AI	สถานการณ์ค้าปลีก | รูปแบบการประสานงาน	2-3 ชั่วโมง	⭐⭐⭐⭐
บทที่ 6: ก่อนปรับใช้	การวางแผนและการตรวจสอบ	การตรวจสอบก่อนบิน | การวางแผนความจุ | การเลือก SKU | App Insights	1 ชั่วโมง	⭐⭐
บทที่ 7: การแก้ไขปัญหา	การแก้ไขและดีบัก	ปัญหาที่พบบ่อย | การดีบัก | ปัญหา AI	1-1.5 ชั่วโมง	⭐⭐
บทที่ 8: การผลิต	รูปแบบองค์กร	แนวปฏิบัติการผลิต	2-3 ชั่วโมง	⭐⭐⭐⭐
🎓 เวิร์กช็อป	แล็บภาคปฏิบัติ	บทนำ | การเลือก | การตรวจสอบ | การแยกวิเคราะห์ | การกำหนดค่า | การปรับแต่ง | การรื้อถอน | สรุป	3-4 ชั่วโมง	⭐⭐

ระยะเวลารวมหลักสูตร: ~10-14 ชั่วโมง | ความก้าวหน้าในทักษะ: ผู้เริ่มต้น → พร้อมการผลิต

---

📚 บทเรียนรู้

เลือกเส้นทางการเรียนรู้ตามระดับประสบการณ์และเป้าหมาย

🚀 บทที่ 1: พื้นฐานและการเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว

ข้อกำหนดเบื้องต้น: การสมัครใช้งาน Azure, ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับบรรทัดคำสั่ง
ระยะเวลา: 30-45 นาที
ความซับซ้อน: ⭐

สิ่งที่จะได้เรียนรู้

• ความเข้าใจพื้นฐานของ Azure Developer CLI
• การติดตั้ง AZD บนแพลตฟอร์มของคุณ
• การปรับใช้โปรเจกต์แรกที่ประสบความสำเร็จ

แหล่งเรียนรู้

• 🎯 เริ่มต้นที่นี่: Azure Developer CLI คืออะไร?
• 📖 ทฤษฎี: AZD พื้นฐาน - แนวคิดหลักและคำศัพท์
• ⚙️ การติดตั้ง: การติดตั้งและตั้งค่า - คู่มือสำหรับแต่ละแพลตฟอร์ม
• 🛠️ ปฏิบัติจริง: โปรเจกต์แรกของคุณ - คู่มือทีละขั้นตอน
• 📋 อ้างอิงด่วน: ชีทช่วยจำคำสั่ง

แบบฝึกหัด

# ตรวจสอบการติดตั้งอย่างรวดเร็ว
azd version

# ปรับใช้แอปพลิเคชันแรกของคุณ
azd init --template todo-nodejs-mongo
azd up

💡 ผลลัพธ์ของบท: ปรับใช้เว็บแอปพลิเคชันง่ายๆ กับ Azure โดยใช้ AZD ได้สำเร็จ

✅ การตรวจสอบความสำเร็จ:

# หลังจากทำบทที่ 1 เสร็จแล้ว คุณควรจะสามารถ:
azd version              # แสดงเวอร์ชันที่ติดตั้ง
azd init --template todo-nodejs-mongo  # เริ่มต้นโปรเจกต์
azd up                  # นำส่งไปยัง Azure
azd show                # แสดง URL ของแอปที่กำลังทำงาน
# แอปพลิเคชันเปิดในเบราว์เซอร์และทำงานได้
azd down --force --purge  # ล้างทรัพยากรทั้งหมด

📊 เวลาในการลงทุน: 30-45 นาที
📈 ระดับทักษะหลัง: สามารถปรับใช้แอปพลิเคชันพื้นฐานได้ด้วยตนเอง

---

🤖 บทที่ 2: การพัฒนา AI-First (แนะนำสำหรับนักพัฒนา AI)

ข้อกำหนดเบื้องต้น: ผ่านบทที่ 1
ระยะเวลา: 1-2 ชั่วโมง
ความซับซ้อน: ⭐⭐

สิ่งที่จะได้เรียนรู้

• การผสานรวม Microsoft Foundry กับ AZD
• การปรับใช้แอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI
• ความเข้าใจการกำหนดค่าบริการ AI

แหล่งเรียนรู้

• 🎯 เริ่มต้นที่นี่: การผสานรวม Microsoft Foundry
• 🤖 ตัวแทน AI: คู่มือ AI Agents - ปรับใช้ตัวแทนอัจฉริยะด้วย AZD
• 📖 รูปแบบ: การปรับใช้โมเดล AI - ปรับใช้และจัดการโมเดล AI
• 🛠️ เวิร์กช็อป: แล็บเวิร์กช็อป AI - ทำให้โซลูชัน AI ของคุณพร้อมใช้ AZD
• 🎥 คู่มือเชิงโต้ตอบ: วัสดุเวิร์กช็อป - การเรียนรู้ผ่านเบราว์เซอร์ด้วย MkDocs * สภาพแวดล้อม DevContainer
• 📋 เทมเพลต: เทมเพลต Microsoft Foundry ที่แนะนำ
• 📝 ตัวอย่าง: ตัวอย่างการปรับใช้ AZD

แบบฝึกหัด

# เปิดตัวแอปพลิเคชัน AI แรกของคุณ
azd init --template azure-search-openai-demo
azd up

# ลองใช้แม่แบบ AI เพิ่มเติม
azd init --template openai-chat-app-quickstart
azd init --template agent-openai-python-prompty

💡 ผลลัพธ์ของบท: ปรับใช้และกำหนดค่าแอปแชท AI พร้อมความสามารถ RAG

✅ การตรวจสอบความสำเร็จ:

# หลังจากบทที่ 2 คุณควรจะสามารถ:
azd init --template azure-search-openai-demo
azd up
# ทดสอบอินเทอร์เฟซแชท AI
# ถามคำถามและรับคำตอบจาก AI พร้อมแหล่งข้อมูล
# ตรวจสอบการทำงานของการรวมการค้นหา
azd monitor  # ตรวจสอบว่า Application Insights แสดงโทรเมทรี
azd down --force --purge

📊 เวลาในการลงทุน: 1-2 ชั่วโมง
📈 ระดับทักษะหลัง: สามารถปรับใช้และกำหนดค่าแอป AI พร้อมใช้งานในโปรดักชันได้
💰 ความเข้าใจด้านต้นทุน: เข้าใจต้นทุนพัฒนาราว $80-150 ต่อเดือน, ต้นทุนโปรดักชัน $300-3500 ต่อเดือน

💰 การพิจารณาต้นทุนสำหรับการปรับใช้ AI

สภาพแวดล้อมการพัฒนา (ประมาณ $80-150/เดือน):

• โมเดล Microsoft Foundry (ชำระตามการใช้งาน): $0-50/เดือน (ขึ้นกับการใช้ token)
• AI Search (ระดับ Basic): $75/เดือน
• Container Apps (แบบ Consumption): $0-20/เดือน
• Storage (มาตรฐาน): $1-5/เดือน

สภาพแวดล้อมการผลิต (ประมาณ $300-3,500+/เดือน):

• โมเดล Microsoft Foundry (PTU สำหรับประสิทธิภาพคงที่): $3,000+/เดือน หรือ ชำระตามการใช้งานปริมาณสูง
• AI Search (ระดับ Standard): $250/เดือน
• Container Apps (แบบ Dedicated): $50-100/เดือน
• Application Insights: $5-50/เดือน
• Storage (ระดับ Premium): $10-50/เดือน

💡 เคล็ดลับการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน:

• ใช้ Free Tier ของโมเดล Microsoft Foundry สำหรับการเรียนรู้ (Azure OpenAI รวม 50,000 tokens ต่อเดือน)
• รัน azd down เพื่อปล่อยทรัพยากรเมื่อไม่ใช้งานจริง
• เริ่มด้วยการคิดค่าบริการแบบ consumption แล้วอัพเกรดเป็น PTU เฉพาะโปรดักชัน
• ใช้ azd provision --preview เพื่อประเมินต้นทุนก่อนปรับใช้
• เปิดใช้งาน auto-scaling: จ่ายเฉพาะการใช้งานจริง

การติดตามต้นทุน:

# ตรวจสอบค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
azd provision --preview

# ตรวจสอบค่าใช้จ่ายจริงใน Azure Portal
az consumption budget list --resource-group <your-rg>

---

⚙️ บทที่ 3: การกำหนดค่าและการยืนยันตัวตน

ข้อกำหนดเบื้องต้น: ผ่านบทที่ 1
ระยะเวลา: 45-60 นาที
ความซับซ้อน: ⭐⭐

สิ่งที่จะได้เรียนรู้

• การกำหนดค่าและการจัดการสภาพแวดล้อม
• การยืนยันตัวตนและแนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัย
• การตั้งชื่อและจัดระเบียบทรัพยากร

แหล่งเรียนรู้

• 📖 การกำหนดค่า: คู่มือการกำหนดค่า - การตั้งค่าสภาพแวดล้อม
• 🔐 ความปลอดภัย: รูปแบบการยืนยันตัวตนและ managed identity - รูปแบบการยืนยันตัวตน
• 📝 ตัวอย่าง: ตัวอย่างแอปฐานข้อมูล - ตัวอย่างฐานข้อมูล AZD

แบบฝึกหัด

• กำหนดค่าสภาพแวดล้อมหลายสภาพ (dev, staging, prod)
• ตั้งค่าการยืนยันตัวตนแบบ managed identity
• นำแนวทางการกำหนดค่าสำหรับแต่ละสภาพแวดล้อมไปใช้

💡 ผลลัพธ์ของบท: จัดการสภาพแวดล้อมหลายสภาพพร้อมการยืนยันตัวตนและความปลอดภัยที่เหมาะสม

---

🏗️ บทที่ 4: โครงสร้างพื้นฐานเป็นรหัสและการปรับใช้

ข้อกำหนดเบื้องต้น: ผ่านบทที่ 1-3
ระยะเวลา: 1-1.5 ชั่วโมง
ความซับซ้อน: ⭐⭐⭐

สิ่งที่จะได้เรียนรู้

• รูปแบบการปรับใช้ขั้นสูง
• โครงสร้างพื้นฐานเป็นรหัสด้วย Bicep
• กลยุทธ์การจัดสรรทรัพยากร

แหล่งเรียนรู้

• 📖 การปรับใช้: คู่มือการปรับใช้ - เวิร์กโฟลว์ครบถ้วน
• 🏗️ การจัดสรรทรัพยากร: การจัดสรรทรัพยากร - การจัดการทรัพยากร Azure
• 📝 ตัวอย่าง: ตัวอย่าง Container App - การปรับใช้แบบ container

แบบฝึกหัด

• สร้างเทมเพลต Bicep ที่กำหนดเอง
• ปรับใช้แอปพลิเคชันหลายบริการ
• นำกลยุทธ์ blue-green deployment ไปใช้

💡 ผลลัพธ์ของบท: ปรับใช้แอปพลิเคชันหลายบริการที่ซับซ้อนโดยใช้เทมเพลตโครงสร้างพื้นฐานแบบกำหนดเอง

---

🎯 บทที่ 5: โซลูชัน AI หลายตัวแทน (ขั้นสูง)

ข้อกำหนดเบื้องต้น: ผ่านบทที่ 1-2
ระยะเวลา: 2-3 ชั่วโมง
ความซับซ้อน: ⭐⭐⭐⭐

สิ่งที่จะได้เรียนรู้

• รูปแบบสถาปัตยกรรมตัวแทนหลายตัว
• การจัดการและประสานงานตัวแทน
• การปรับใช้ AI ที่พร้อมใช้งานในโปรดักชัน

แหล่งเรียนรู้

• 🤖 โปรเจกต์เด่น: โซลูชัน Multi-Agent ในค้าปลีก - การดำเนินการครบถ้วน
• 🛠️ แพ็กเกจเทมเพลต ARM: ARM Template สำหรับ Multi-Agent - ปรับใช้คลิกเดียว
• 📖 สถาปัตยกรรม: รูปแบบการประสานงานตัวแทนหลายตัว - รูปแบบ

แบบฝึกหัด

# นำระบบตัวแทนหลายตัวสำหรับการค้าปลีกที่สมบูรณ์ใช้งาน
cd examples/retail-multiagent-arm-template
./deploy.sh

# สำรวจการตั้งค่าตัวแทน
az deployment group show --resource-group <rg-name> --name <deployment-name>

💡 ผลลัพธ์ของบท: ปรับใช้และจัดการโซลูชัน AI หลายตัวแทนที่พร้อมใช้งานในโปรดักชันกับตัวแทนลูกค้าและตัวแทนสินค้าคงคลัง

---

🔍 บทที่ 6: การตรวจสอบและวางแผนก่อนปรับใช้

ข้อกำหนดเบื้องต้น: ผ่านบทที่ 4
ระยะเวลา: 1 ชั่วโมง
ความซับซ้อน: ⭐⭐

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้

• การวางแผนความจุและการตรวจสอบทรัพยากร
• กลยุทธ์การเลือก SKU
• การตรวจสอบก่อนการใช้งานและการทำงานอัตโนมัติ

แหล่งเรียนรู้

• 📊 การวางแผน: การวางแผนความจุ - การตรวจสอบทรัพยากร
• 💰 การเลือก: การเลือก SKU - ตัวเลือกที่คุ้มค่า
• ✅ การตรวจสอบ: การตรวจสอบก่อนการใช้งาน - สคริปต์อัตโนมัติ

แบบฝึกหัดปฏิบัติ

• รันสคริปต์ตรวจสอบความจุ
• ปรับแต่งการเลือก SKU ให้เหมาะสมกับต้นทุน
• นำการตรวจสอบก่อนการใช้งานอัตโนมัติไปใช้

💡 ผลลัพธ์บทนี้: ตรวจสอบและปรับแต่งการปรับใช้งานก่อนการดำเนินการจริง

---

🚨 บทที่ 7: การแก้ไขปัญหา & การดีบัก

ข้อกำหนดเบื้องต้น: ผ่านบทการปรับใช้งานใดก็ได้
ระยะเวลา: 1-1.5 ชั่วโมง
ความซับซ้อน: ⭐⭐

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้

• วิธีการดีบักอย่างเป็นระบบ
• ปัญหาทั่วไปและวิธีแก้ไข
• การแก้ไขปัญหาเฉพาะ AI

แหล่งเรียนรู้

• 🔧 ปัญหาทั่วไป: ปัญหาทั่วไป - คำถามที่พบบ่อยและวิธีแก้ไข
• 🕵️ การดีบัก: คู่มือการดีบัก - กลยุทธ์ทีละขั้นตอน
• 🤖 ปัญหา AI: การแก้ไขปัญหาเฉพาะ AI - ปัญหาบริการ AI

แบบฝึกหัดปฏิบัติ

• วินิจฉัยความล้มเหลวในการปรับใช้
• แก้ไขปัญหาการตรวจสอบสิทธิ์
• ดีบักการเชื่อมต่อบริการ AI

💡 ผลลัพธ์บทนี้: วินิจฉัยและแก้ไขปัญหาการปรับใช้งานทั่วไปได้ด้วยตนเอง

---

🏢 บทที่ 8: รูปแบบการใช้งานจริง & สำหรับองค์กร

ข้อกำหนดเบื้องต้น: ผ่านบทที่ 1-4
ระยะเวลา: 2-3 ชั่วโมง
ความซับซ้อน: ⭐⭐⭐⭐

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้

• กลยุทธ์การปรับใช้งานจริง
• รูปแบบความปลอดภัยสำหรับองค์กร
• การตรวจสอบและปรับปรุงต้นทุน

แหล่งเรียนรู้

• 🏭 การผลิต: แนวปฏิบัติ AI สำหรับการผลิต - รูปแบบองค์กร
• 📝 ตัวอย่าง: ตัวอย่างไมโครเซอร์วิส - สถาปัตยกรรมซับซ้อน
• 📊 การตรวจสอบ: การผสาน Application Insights - การตรวจสอบ

แบบฝึกหัดปฏิบัติ

• นำรูปแบบความปลอดภัยสำหรับองค์กรไปใช้
• ตั้งค่าการตรวจสอบอย่างครบวงจร
• ปรับใช้ในสภาพแวดล้อมการผลิตโดยมีการควบคุมอย่างเหมาะสม

💡 ผลลัพธ์บทนี้: ปรับใช้แอปพลิเคชันพร้อมใช้งานสำหรับองค์กรด้วยฟีเจอร์การผลิตครบถ้วน

---

🎓 ภาพรวมเวิร์กช็อป: ประสบการณ์การเรียนรู้แบบลงมือทำ

⚠️ สถานะเวิร์กช็อป: กำลังพัฒนา
วัสดุเวิร์กช็อปกำลังอยู่ในระหว่างการพัฒนาและปรับปรุง โมดูลหลักทำงานได้แล้ว แต่บางส่วนของเนื้อหาขั้นสูงยังไม่สมบูรณ์ เรากำลังเร่งดำเนินการให้ครบถ้วน ติดตามความคืบหน้า →

วัสดุเวิร์กช็อปเชิงโต้ตอบ

ประสบการณ์การเรียนรู้แบบโต้ตอบอย่างครบถ้วนด้วยเครื่องมือบนเบราว์เซอร์และแบบฝึกหัดแนะนำ

วัสดุเวิร์กช็อปของเรานำเสนอประสบการณ์การเรียนรู้ที่มีโครงสร้างและโต้ตอบ ซึ่งเสริมกับหลักสูตรตามบทข้างต้น เวิร์กช็อปออกแบบมาเพื่อให้เหมาะกับการเรียนรู้ด้วยตนเองและการสอนโดยผู้ฝึกสอน

🛠️ คุณสมบัติเวิร์กช็อป

• อินเทอร์เฟซบนเบราว์เซอร์: เวิร์กช็อปที่ขับเคลื่อนด้วย MkDocs พร้อมฟีเจอร์ค้นหา คัดลอก และธีม
• ผสานกับ GitHub Codespaces: ตั้งค่าสภาพแวดล้อมพัฒนาได้ด้วยคลิกเดียว
• เส้นทางการเรียนรู้ที่มีโครงสร้าง: แบบฝึกหัด 8 โมดูล (รวม 3-4 ชั่วโมง)
• วิธีการแบบก้าวหน้า: แนะนำ → เลือก → ตรวจสอบ → วิเคราะห์ → กำหนดค่า → ปรับแต่ง → ทำลาย → สรุป
• สภาพแวดล้อม DevContainer เชิงโต้ตอบ: มีเครื่องมือและการตั้งค่าที่เตรียมไว้แล้ว

📚 โครงสร้างโมดูลเวิร์กช็อป

เวิร์กช็อปดำเนินการตาม วิธีการแบบก้าวหน้า 8 โมดูล ที่พาคุณตั้งแต่การค้นพบจนถึงความเชี่ยวชาญในการปรับใช้:

โมดูล	หัวข้อ	สิ่งที่จะทำ	ระยะเวลา
0. แนะนำ	ภาพรวมเวิร์กช็อป	เข้าใจวัตถุประสงค์การเรียนรู้ ข้อกำหนด และโครงสร้างเวิร์กช็อป	15 นาที
1. เลือก	ค้นหาแม่แบบ	สำรวจแม่แบบ AZD และเลือกแม่แบบ AI ที่เหมาะกับกรณีของคุณ	20 นาที
2. ตรวจสอบ	ปรับใช้ & ตรวจสอบ	ปรับใช้แม่แบบด้วย azd up และตรวจสอบว่าโครงสร้างพื้นฐานทำงานได้	30 นาที
3. วิเคราะห์	เข้าใจโครงสร้าง	ใช้ GitHub Copilot สำรวจสถาปัตยกรรมแม่แบบ ไฟล์ Bicep และการจัดระเบียบโค้ด	30 นาที
4. กำหนดค่า	เจาะลึก azure.yaml	เชี่ยวชาญการกำหนดค่า azure.yaml รวมถึง lifecycle hooks และตัวแปรสิ่งแวดล้อม	30 นาที
5. ปรับแต่ง	ทำให้เป็นของคุณ	เปิดใช้งาน AI Search, tracing, evaluation และปรับแต่งให้เหมาะกับกรณีของคุณ	45 นาที
6. ทำลาย	ทำความสะอาด	ปลดทรัพยากรอย่างปลอดภัยด้วยคำสั่ง azd down --purge	15 นาที
7. สรุป	ขั้นตอนถัดไป	ทบทวนความสำเร็จ แนวคิดสำคัญ และต่อยอดเส้นทางการเรียนรู้	15 นาที

ลำดับเวิร์กช็อป:

Introduction → Selection → Validation → Deconstruction → Configuration → Customization → Teardown → Wrap-up
     ↓            ↓           ↓              ↓               ↓              ↓            ↓           ↓
  Overview    Find the     Deploy &      Explore        Master         Customize     Clean up    Review &
             right        verify        code &        azure.yaml      for your      resources   next steps
             template                   structure                     scenario

🚀 การเริ่มต้นเวิร์กช็อป

# ตัวเลือกที่ 1: GitHub Codespaces (แนะนำ)
# คลิก "Code" → "Create codespace on main" ในที่เก็บ

# ตัวเลือกที่ 2: การพัฒนาในเครื่อง
git clone https://github.com/microsoft/azd-for-beginners.git
cd azd-for-beginners/workshop
# ทำตามคำแนะนำการตั้งค่าใน workshop/README.md

🎯 ผลลัพธ์การเรียนรู้เวิร์กช็อป

เมื่อจบเวิร์กช็อป ผู้เข้าร่วมจะสามารถ:

• ปรับใช้แอป AI สำหรับการผลิต: ใช้ AZD กับบริการ Microsoft Foundry
• เชี่ยวชาญสถาปัตยกรรมตัวแทนหลายตัว: นำโซลูชันตัวแทน AI ที่ประสานงานกันไปใช้
• นำแนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยไปใช้: กำหนดการยืนยันตัวตนและการควบคุมการเข้าถึง
• ปรับแต่งเพื่อการขยายตัว: ออกแบบการปรับใช้ที่คุ้มค่าและทำงานได้ดี
• แก้ไขปัญหาการปรับใช้: แก้ไขปัญหาทั่วไปได้ด้วยตนเอง

📖 แหล่งข้อมูลเวิร์กช็อป

• 🎥 คู่มือเชิงโต้ตอบ: วัสดุเวิร์กช็อป - สภาพแวดล้อมเรียนรู้บนเบราว์เซอร์
• 📋 คำแนะนำรายโมดูล:
  • 0. แนะนำ - ภาพรวมเวิร์กช็อปและวัตถุประสงค์
  • 1. เลือก - ค้นหาและเลือกแม่แบบ AI
  • 2. ตรวจสอบ - ปรับใช้และตรวจสอบแม่แบบ
  • 3. วิเคราะห์ - สำรวจสถาปัตยกรรมแม่แบบ
  • 4. กำหนดค่า - เชี่ยวชาญ azure.yaml
  • 5. ปรับแต่ง - ปรับแต่งให้เหมาะกับกรณีของคุณ
  • 6. ทำลาย - ทำความสะอาดทรัพยากร
  • 7. สรุป - ทบทวนและขั้นตอนถัดไป
• 🛠️ ห้องปฏิบัติการเวิร์กช็อป AI: ห้องปฏิบัติการ AI - แบบฝึกหัดเน้น AI
• 💡 เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว: คู่มือการตั้งค่าเวิร์กช็อป - การกำหนดค่าสภาพแวดล้อม

เหมาะสำหรับ: การฝึกอบรมองค์กร หลักสูตรมหาวิทยาลัย การเรียนรู้ด้วยตนเอง และบูตแคมป์สำหรับนักพัฒนา

---

📖 การเจาะลึก: ความสามารถของ AZD

นอกเหนือจากพื้นฐานแล้ว AZD ยังมอบฟีเจอร์ทรงพลังสำหรับการปรับใช้งานจริง:

• การปรับใช้ตามแม่แบบ - ใช้แม่แบบที่สร้างไว้ล่วงหน้าสำหรับรูปแบบแอปพลิเคชันทั่วไป
• โครงสร้างพื้นฐานเป็นโค้ด - จัดการทรัพยากร Azure ด้วย Bicep หรือ Terraform
• เวิร์กโฟลว์แบบรวม - จัดเตรียม ปรับใช้ และตรวจสอบแอปพลิเคชันอย่างไร้รอยต่อ
• เหมาะสำหรับนักพัฒนา - ปรับแต่งสำหรับประสิทธิภาพและประสบการณ์นักพัฒนา

AZD + Microsoft Foundry: สมบูรณ์แบบสำหรับการปรับใช้ AI

ทำไมต้องใช้ AZD สำหรับโซลูชัน AI? AZD ตอบโจทย์ความท้าทายสำคัญของนักพัฒนา AI:

• แม่แบบพร้อมใช้งานสำหรับ AI - แม่แบบที่ตั้งค่าไว้ล่วงหน้าสำหรับ Microsoft Foundry Models, บริการ Cognitive และงาน ML
• การปรับใช้ AI ที่ปลอดภัย - รูปแบบความปลอดภัยในตัวสำหรับบริการ AI กุญแจ API และจุดเชื่อมต่อโมเดล
• รูปแบบ AI สำหรับการผลิต - แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการปรับใช้แอป AI ที่ขยายตัวได้และคุ้มค่า
• เวิร์กโฟลว์ AI ครบวงจร - ตั้งแต่การพัฒนาโมเดลจนถึงการปรับใช้ในผลิต พร้อมการตรวจสอบที่เหมาะสม
• การปรับแต่งต้นทุน - การจัดสรรทรัพยากรและกลยุทธ์การปรับสเกลแบบชาญฉลาดสำหรับงาน AI
• ผสาน Microsoft Foundry - การเชื่อมต่อที่ไร้รอยต่อกับแคตตาล็อกและจุดเชื่อมต่อโมเดล Microsoft Foundry

---

🎯 แม่แบบ & ห้องสมุดตัวอย่าง

แม่แบบเด่น: Microsoft Foundry Templates

เริ่มต้นที่นี่ถ้าคุณกำลังปรับใช้แอป AI!

หมายเหตุ: แม่แบบเหล่านี้แสดงรูปแบบ AI ต่าง ๆ บางแม่แบบเป็นตัวอย่าง Azure ภายนอก บางแม่แบบเป็นการใช้งานภายในเครื่อง

แม่แบบ	บท	ความซับซ้อน	บริการ	ประเภท
เริ่มต้นใช้ AI chat	บท 2	⭐⭐	AzureOpenAI + Azure AI Model Inference API + Azure AI Search + Azure Container Apps + Application Insights	ภายนอก
เริ่มต้นใช้ AI agents	บท 2	⭐⭐	Foundry Agents + AzureOpenAI + Azure AI Search + Azure Container Apps + Application Insights	ภายนอก
สาธิต Azure Search + OpenAI	บท 2	⭐⭐	AzureOpenAI + Azure AI Search + App Service + Storage	ภายนอก
เริ่มต้น OpenAI Chat App	บท 2	⭐	AzureOpenAI + Container Apps + Application Insights	ภายนอก
Agent OpenAI Python Prompty	บท 5	⭐⭐⭐	AzureOpenAI + Azure Functions + Prompty	ภายนอก
Contoso Chat RAG	บท 8	⭐⭐⭐⭐	AzureOpenAI + AI Search + Cosmos DB + Container Apps	ภายนอก
โซลูชันตัวแทนหลายตัวสำหรับค้าปลีก	บท 5	⭐⭐⭐⭐	AzureOpenAI + AI Search + Storage + Container Apps + Cosmos DB	ภายใน

เด่น: สถานการณ์การเรียนรู้ครบถ้วน

แม่แบบแอปพร้อมผลิตที่แมปกับบทเรียน

แม่แบบ	บทเรียน	ความซับซ้อน	การเรียนรู้สำคัญ
openai-chat-app-quickstart	บท 2	⭐	รูปแบบการปรับใช้ AI พื้นฐาน
azure-search-openai-demo	บท 2	⭐⭐	การทำ RAG ด้วย Azure AI Search
ai-document-processing	บท 4	⭐⭐	การผสาน Document Intelligence
agent-openai-python-prompty	บท 5	⭐⭐⭐	เฟรมเวิร์กตัวแทนและการเรียกฟังก์ชัน
contoso-chat	บท 8	⭐⭐⭐	การจัดการ AI สำหรับองค์กร
retail-multi-agent-solution	บท 5	⭐⭐⭐⭐	สถาปัตยกรรมตัวแทนหลายตัวพร้อมตัวแทนลูกค้าและ库存

เรียนรู้จากตัวอย่างตามประเภท

📌 ตัวอย่างภายในกับภายนอก:
ตัวอย่างภายใน (ในรีโปนี้) = พร้อมใช้ทันที
ตัวอย่างภายนอก (Azure Samples) = โคลนจากรีโปที่ลิงก์

ตัวอย่างภายใน (พร้อมใช้)

• โซลูชันตัวแทนหลายตัวค้าปลีก - การใช้งานครบพร้อมผลิตด้วยแม่แบบ ARM
  • สถาปัตยกรรมตัวแทนหลายตัว (ลูกค้า + สต็อก)
  • การตรวจสอบและประเมินผลอย่างครบถ้วน
  • ปรับใช้ด้วยคลิกเดียวผ่านแม่แบบ ARM

ตัวอย่างภายใน - แอปคอนเทนเนอร์ (บท 2-5)

ตัวอย่างการปรับใช้แอปคอนเทนเนอร์อย่างครบถ้วนในรีโปนี้:

• ตัวอย่างแอปคอนเทนเนอร์ - คู่มือครบถ้วนสำหรับปรับใช้คอนเทนเนอร์
  • Simple Flask API - API REST พื้นฐานพร้อมสเกลเป็นศูนย์
  • สถาปัตยกรรมไมโครเซอร์วิส - การปรับใช้บริการหลายตัวพร้อมสำหรับผลิต
  • รูปแบบเริ่มต้น, ผลิต, และขั้นสูง
  • คำแนะนำด้านการตรวจสอบ ความปลอดภัย และการปรับต้นทุน

ตัวอย่างภายนอก - แอปพลิเคชันง่าย (บท 1-2)

โคลนรีโปตัวอย่าง Azure เหล่านี้เพื่อเริ่มต้น:

• แอปเว็บง่าย - Node.js + MongoDB - รูปแบบการปรับใช้พื้นฐาน
• เว็บไซต์สแตติก - React SPA - การปรับใช้เนื้อหาสแตติก
• แอปคอนเทนเนอร์ - Python Flask - การปรับใช้ REST API

ตัวอย่างภายนอก - การผสานฐานข้อมูล (บท 3-4)

• แอปฐานข้อมูล - C# + SQL - รูปแบบการเชื่อมต่อฐานข้อมูล
• ฟังก์ชัน + Cosmos DB - กระบวนการทำงานข้อมูลแบบไร้เซิร์ฟเวอร์

ตัวอย่างภายนอก - รูปแบบขั้นสูง (บทที่ 4-8)

• ไมโครเซอร์วิส Java - สถาปัตยกรรมหลายบริการ
• งาน Container Apps - การประมวลผลเบื้องหลัง
• พื้่นที่ ML สำหรับองค์กร - รูปแบบ ML ที่พร้อมใช้งานในการผลิต

คอลเลกชันแม่แบบภายนอก

• แกลเลอรีแม่แบบอย่างเป็นทางการของ AZD - คอลเลกชันแม่แบบอย่างเป็นทางการและชุมชนคัดสรร
• เอกสารแม่แบบ Azure Developer CLI - เอกสารแม่แบบจาก Microsoft Learn
• ไดเรกทอรีตัวอย่าง - ตัวอย่างการเรียนรู้ในเครื่องพร้อมคำอธิบายโดยละเอียด

---

📚 แหล่งเรียนรู้ & เอกสารอ้างอิง

อ้างอิงด่วน

• แผ่นสรุปคำสั่ง - คำสั่ง azd สำคัญจัดตามบทเรียน
• พจนานุกรม - คำศัพท์ Azure และ azd
• คำถามที่พบบ่อย - คำถามทั่วไปจัดตามบทเรียน
• คู่มือการศึกษา - แบบฝึกหัดฝึกปฏิบัติอย่างครบถ้วน

เวิร์กช็อปปฏิบัติ

• ห้องปฏิบัติการเวิร์กช็อป AI - สร้างโซลูชัน AI ที่ปรับใช้กับ AZD ได้ (2-3 ชั่วโมง)
• เวิร์กช็อปแบบโต้ตอบ - แบบฝึกหัดฝึกปฏิบัติ 8 โมดูล โดยใช้ MkDocs และ GitHub Codespaces
  • ตามลำดับ: บทนำ → การเลือก → การตรวจสอบ → การแยกส่วน → การกำหนดค่า → การปรับแต่ง → การรื้อถอน → สรุป

แหล่งเรียนรู้ภายนอก

• เอกสาร Azure Developer CLI: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/developer/azure-developer-cli/
• ศูนย์สถาปัตยกรรม Azure: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/
• เครื่องคำนวณราคาของ Azure: https://azure.microsoft.com/pricing/calculator/
• สถานะ Azure: https://status.azure.com/

ทักษะ AI Agent สำหรับตัวแก้ไขของคุณ

• ทักษะ Microsoft Azure บน skills.sh - ทักษะเอเย่นต์เปิด 37 ทักษะสำหรับ AI ของ Azure, Foundry, การปรับใช้, การวิเคราะห์, การเพิ่มประสิทธิภาพค่าใช้จ่าย และอื่น ๆ ติดตั้งได้ใน GitHub Copilot, Cursor, Claude Code หรือเอเย่นต์ที่รองรับ:

  npx skills add microsoft/github-copilot-for-azure

---

🔧 คู่มือแก้ไขปัญหาอย่างรวดเร็ว

ปัญหาทั่วไปที่ผู้เริ่มต้นพบและวิธีแก้ไขทันที:

❌ "azd: command not found"

# ติดตั้ง AZD ก่อน
# Windows (PowerShell):
winget install microsoft.azd

# macOS:
brew tap azure/azd && brew install azd

# Linux:
curl -fsSL https://aka.ms/install-azd.sh | bash

# ตรวจสอบการติดตั้ง
azd version

❌ "ไม่พบการสมัครใช้งาน" หรือ "การสมัครใช้งานยังไม่ได้ตั้งค่า"

# แสดงรายการการสมัครใช้งานที่มีอยู่
az account list --output table

# ตั้งค่าการสมัครใช้งานเริ่มต้น
az account set --subscription "<subscription-id-or-name>"

# ตั้งค่าสำหรับสภาพแวดล้อม AZD
azd env set AZURE_SUBSCRIPTION_ID "<subscription-id>"

# ยืนยันข้อมูล
az account show

❌ "InsufficientQuota" หรือ "โควต้าเกิน"

# ลองใช้ภูมิภาค Azure ที่แตกต่างกัน
azd env set AZURE_LOCATION "westus2"
azd up

# หรือใช้ SKU ที่เล็กกว่าในขั้นตอนการพัฒนา
# แก้ไขไฟล์ infra/main.parameters.json:
{
  "sku": "B1"  // Instead of "P1V2"
}

❌ "azd up" ล้มเหลวกลางทาง

# ตัวเลือก 1: ทำความสะอาดและลองใหม่อีกครั้ง
azd down --force --purge
azd up

# ตัวเลือก 2: แก้ไขเฉพาะโครงสร้างพื้นฐาน
azd provision

# ตัวเลือก 3: ตรวจสอบสถานะละเอียด
azd show

# ตัวเลือก 4: ตรวจสอบบันทึกใน Azure Monitor
azd monitor --logs

❌ "การตรวจสอบสิทธิ์ล้มเหลว" หรือ "โทเค็นหมดอายุ"

# ลงชื่อเข้าใช้งานใหม่สำหรับ AZD
azd auth logout
azd auth login

# ไม่บังคับ: รีเฟรช Azure CLI ด้วยถ้าคุณกำลังรันคำสั่ง az
az logout
az login

# ยืนยันการตรวจสอบสิทธิ์
az account show

❌ "ทรัพยากรมีอยู่แล้ว" หรือปัญหาชื่อซ้ำซ้อน

# AZD สร้างชื่อเฉพาะ แต่หากมีความขัดแย้ง:
azd down --force --purge

# จากนั้นลองใหม่ด้วยสภาพแวดล้อมใหม่
azd env new dev-v2
azd up

❌ การปรับใช้แม่แบบใช้เวลานานเกินไป

เวลารอปกติ:

• แอปเว็บง่าย: 5-10 นาที
• แอปที่มีฐานข้อมูล: 10-15 นาที
• แอป AI: 15-25 นาที (การจัดเตรียม OpenAI ช้ากว่า)

# ตรวจสอบความคืบหน้า
azd show

# หากติดขัดเกิน 30 นาที ให้ตรวจสอบ Azure Portal:
azd monitor --overview
# ค้นหาการปรับใช้ที่ล้มเหลว

❌ "ไม่ได้รับอนุญาต" หรือ "ห้ามเข้าถึง"

# ตรวจสอบบทบาท Azure ของคุณ
az role assignment list --assignee $(az account show --query user.name -o tsv)

# คุณต้องมีบทบาทอย่างน้อย "ผู้ร่วมให้ข้อมูล"
# ขอให้ผู้ดูแลระบบ Azure ของคุณมอบสิทธิ์:
# - ผู้ร่วมให้ข้อมูล (สำหรับทรัพยากร)
# - ผู้ดูแลจัดการการเข้าถึงของผู้ใช้ (สำหรับการกำหนดบทบาท)

❌ ไม่พบ URL แอปพลิเคชันที่ปรับใช้

# แสดงทุกจุดสิ้นสุดของบริการ
azd show

# หรือเปิด Azure Portal
azd monitor

# ตรวจสอบบริการเฉพาะ
azd env get-values
# มองหาตัวแปร *_URL

📚 แหล่งข้อมูลแก้ไขปัญหาเพิ่มเติม

• คู่มือปัญหาทั่วไป: วิธีแก้ไขโดยละเอียด
• ปัญหา AI โดยเฉพาะ: การแก้ไขปัญหา AI
• คู่มือดีบัก: ดีบักทีละขั้นตอน
• ขอความช่วยเหลือ: Azure Discord #azure-developer-cli

---

🎓 การสำเร็จหลักสูตร & การรับรอง

การติดตามความก้าวหน้า

ติดตามความคืบหน้าการเรียนของคุณในแต่ละบท:

• บทที่ 1: พื้นฐาน & เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว ✅
• บทที่ 2: การพัฒนา AI-First ✅
• บทที่ 3: การกำหนดค่า & การตรวจสอบสิทธิ์ ✅
• บทที่ 4: โครงสร้างพื้นฐานในรูปแบบโค้ด & การปรับใช้ ✅
• บทที่ 5: โซลูชัน AI หลายเอเย่นต์ ✅
• บทที่ 6: การตรวจสอบก่อนปรับใช้ & การวางแผน ✅
• บทที่ 7: การแก้ไขปัญหา & ดีบัก ✅
• บทที่ 8: รูปแบบการใช้งานจริง & สำหรับองค์กร ✅

การตรวจสอบการเรียนรู้

หลังจบบทเรียนแต่ละบท ให้ยืนยันความรู้ของคุณโดย:

1. แบบฝึกหัดปฏิบัติ: ดำเนินการปรับใช้ในบทเรียนนั้นให้เสร็จสมบูรณ์
2. ตรวจสอบความรู้: ทบทวนส่วนคำถามที่พบบ่อยของบทเรียน
3. อภิปรายในชุมชน: แชร์ประสบการณ์ของคุณใน Azure Discord
4. บทถัดไป: ไปยังระดับความซับซ้อนต่อไป

ประโยชน์จากการสำเร็จหลักสูตร

เมื่อเรียนจบบททั้งหมดแล้ว คุณจะได้รับ:

• ประสบการณ์ผลิตจริง: ปรับใช้แอป AI จริงใน Azure
• ทักษะมืออาชีพ: ความสามารถในการปรับใช้ระดับองค์กร
• การยอมรับในชุมชน: เป็นสมาชิกชุมชนนักพัฒนา Azure ที่มีส่วนร่วม
• การก้าวหน้าในอาชีพ: ทักษะการใช้งาน AZD และ AI ที่เป็นที่ต้องการสูง

---

🤝 ชุมชน & การสนับสนุน

ขอความช่วยเหลือ & การสนับสนุน

• ปัญหาทางเทคนิค: รายงานข้อผิดพลาดและขอฟีเจอร์
• คำถามการเรียนรู้: ชุมชน Microsoft Azure Discord และ
• ช่วยเหลือเฉพาะ AI: เข้าร่วม
• เอกสาร: เอกสาร Azure Developer CLI อย่างเป็นทางการ

แนวคิดชุมชนจาก Microsoft Foundry Discord

ผลสำรวจล่าสุดในช่อง #Azure:

• 45% ของนักพัฒนาต้องการใช้ AZD สำหรับงาน AI
• ความท้าทายหลัก: การปรับใช้หลายบริการ, การจัดการข้อมูลรับรอง, ความพร้อมใช้งานในระดับผลิต
• สิ่งที่ขอมากที่สุด: แม่แบบเฉพาะ AI, คู่มือแก้ปัญหา, แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

เข้าร่วมชุมชนของเราเพื่อ:

• แชร์ประสบการณ์ AZD + AI และรับความช่วยเหลือ
• เข้าถึงตัวอย่างแม่แบบ AI ใหม่ล่วงหน้า
• ร่วมสร้างแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการปรับใช้ AI
• มีส่วนร่วมในการพัฒนาฟีเจอร์ AI + AZD ในอนาคต

การมีส่วนร่วมในหลักสูตร

เรายินดีรับการมีส่วนร่วม! กรุณาอ่าน คู่มือการมีส่วนร่วม สำหรับรายละเอียดเกี่ยวกับ:

• การปรับปรุงเนื้อหา: พัฒนาบทเรียนและตัวอย่างที่มีอยู่
• ตัวอย่างใหม่: เพิ่มสถานการณ์จริงและแม่แบบ
• การแปล: ช่วยรักษาการสนับสนุนหลายภาษา
• รายงานบั๊ก: ปรับปรุงความถูกต้องและความชัดเจน
• มาตรฐานชุมชน: ปฏิบัติตามแนวทางชุมชนที่เปิดกว้างของเรา

---

📄 ข้อมูลหลักสูตร

ใบอนุญาต

โครงการนี้ได้รับอนุญาตภายใต้สัญญาอนุญาต MIT - ดูไฟล์ LICENSE สำหรับรายละเอียด

แหล่งเรียนรู้ที่เกี่ยวข้องของ Microsoft

ทีมงานของเราจัดทำหลักสูตรการเรียนรู้อื่นๆ ที่ครอบคลุม:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agents

---

ชุด AI สร้างสรรค์

---

การเรียนรู้หลัก

---

Copilot Series

---

🗺️ นำทางหลักสูตร

🚀 พร้อมเริ่มเรียนรู้หรือยัง?

ผู้เริ่มต้น: เริ่มต้นที่ บทที่ 1: พื้นฐาน & เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว
นักพัฒนา AI: ข้ามไปที่ บทที่ 2: การพัฒนาแบบ AI-First
นักพัฒนาที่มีประสบการณ์: เริ่มที่ บทที่ 3: การกำหนดค่า & การตรวจสอบสิทธิ์

ขั้นตอนถัดไป: เริ่มบทที่ 1 - พื้นฐาน AZD →

---

ข้อจำกัดความรับผิดชอบ:
เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI Co-op Translator แม้เราจะพยายามให้ความถูกต้องสูงสุด แตกรุณาทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้อง เอกสารต้นฉบับในภาษาต้นทางควรถูกพิจารณาเป็นแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ควรใช้บริการแปลภาษามนุษย์มืออาชีพ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความผิดที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้การแปลนี้