面向初学者的生成式 AI（版本 3）- 一门课程

通过微软云倡导者的 21 课综合课程，学习构建生成式 AI 应用的基础知识。

🌱 入门

本课程包含 21 课。每课涵盖一个主题，您可以从任何一课开始学习！

课程分为“学习”课，讲解生成式 AI 概念；以及“构建”课，讲解概念并尽可能提供 Python 和 TypeScript 的代码示例。

对于 .NET 开发者，请查看面向初学者的生成式 AI（.NET 版）！

每课还包含“持续学习”部分，提供额外的学习工具。

您需要准备的内容

运行本课程代码，您可以使用以下任一服务：

Azure OpenAI 服务 - 课程： "aoai-assignment"
GitHub 市场模型目录 - 课程： "githubmodels"
OpenAI API - 课程： "oai-assignment"
具备基本的 Python 或 TypeScript 知识有帮助 - *绝对初学者可查看这些 Python 和 TypeScript 课程
一个 GitHub 账号，用于将整个仓库 fork 到您自己的 GitHub 账号

我们创建了一个 课程设置 课程，帮助您搭建开发环境。

别忘了给本仓库点个星（🌟），方便以后查找。

🧠 准备好部署了吗？

如果您想要更高级的代码示例，请查看我们提供的生成式 AI 代码示例合集，包含 Python 和 TypeScript 版本。

🗣️ 结识其他学习者，获取支持

加入我们的官方 Azure AI Foundry Discord 服务器，与其他学习本课程的学员交流并获得支持。

在我们的 Azure AI Foundry 开发者论坛（GitHub）提问或分享产品反馈。

🚀 创业中？

访问 Microsoft for Startups 了解如何使用 Azure 额度开始构建。

🙏 想帮忙吗？

有建议或发现拼写或代码错误？提交问题或创建拉取请求

📂 每课包含：

主题简短视频介绍
README 中的书面课程内容
支持 Azure OpenAI 和 OpenAI API 的 Python 和 TypeScript 代码示例
继续学习的额外资源链接

🗃️ 课程列表

#	课程链接	描述	视频	额外学习
00	课程设置	学习：如何设置您的开发环境	视频即将上线	了解更多
01	生成式 AI 和大型语言模型简介	学习：了解什么是生成式 AI 以及大型语言模型（LLMs）如何工作	视频	了解更多
02	探索和比较不同的 LLM	学习：如何为您的用例选择合适的模型	视频	了解更多
03	负责任地使用生成式 AI	学习：如何负责任地构建生成式 AI 应用	视频	了解更多
04	理解提示工程基础	学习：实践提示工程最佳实践	视频	了解更多
05	创建高级提示	学习：如何应用提示工程技术以改善提示的结果。	视频	了解更多
06	构建文本生成应用	构建：使用 Azure OpenAI / OpenAI API 构建文本生成应用	视频	了解更多
07	构建聊天应用	构建：高效构建和集成聊天应用的技术	视频	了解更多
08	构建搜索应用与向量数据库	构建：使用嵌入向量进行数据搜索的搜索应用	视频	了解更多
09	构建图像生成应用	构建：图像生成应用	视频	了解更多
10	构建低代码 AI 应用	构建：使用低代码工具构建生成式 AI 应用	视频	了解更多
11	通过函数调用集成外部应用	构建：什么是函数调用及其在应用中的使用场景	视频	了解更多
12	为 AI 应用设计用户体验	学习：开发生成式 AI 应用时如何应用用户体验设计原则	视频	了解更多
13	保障生成式 AI 应用安全	学习： AI 系统面临的威胁和风险及保障这些系统的方法。	视频	了解更多
14	生成式 AI 应用生命周期	学习：管理大型语言模型生命周期和 LLMOps 的工具和指标	视频	了解更多
15	检索增强生成 (RAG) 与向量数据库	构建：使用 RAG 框架从向量数据库检索嵌入的应用	视频	了解更多
16	开源模型与 Hugging Face	构建：使用 Hugging Face 上可用的开源模型的应用	视频	了解更多
17	AI 代理	构建：使用 AI 代理框架的应用	视频	了解更多
18	微调大型语言模型	学习：微调大型语言模型的内容、原因和方法	视频	了解更多
19	使用小型语言模型构建	学习：使用小型语言模型构建的优势	视频即将推出	了解更多
20	使用 Mistral 模型构建	学习： Mistral 系列模型的特性和差异	视频即将推出	了解更多
21	使用 Meta 模型构建	学习： Meta 系列模型的特性和差异	视频即将推出	了解更多