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初学者的生成式 AI

21节课程,教你从零开始构建生成式 AI 应用

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🌐 多语言支持

通过 GitHub Action 支持(自动更新,始终保持最新)

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初学者的生成式 AI(版本 3)- 一门课程

通过微软云倡导者提供的21节全面课程,学习构建生成式 AI 应用的基础知识。

🌱 开始学习

本课程共有21节课。每节课涵盖一个独立主题,您可以从任意一节开始学习!

课程分为两类:“学习”课程,解释生成式 AI 的概念;“构建”课程,既解释概念又提供 PythonTypeScript 的代码示例(尽可能提供)。

对于 .NET 开发者,请查看 初学者的生成式 AI(.NET 版)

每节课还包括一个“继续学习”部分,提供额外的学习工具。

所需条件

要运行本课程的代码,您可以选择以下之一:

我们已创建了一个 课程设置 课程,帮助您设置开发环境。

别忘了 star (🌟) 这个仓库,方便以后找到。

🧠 准备部署?

如果您正在寻找更高级的代码示例,请查看我们提供的 生成式 AI 代码示例集,包括 PythonTypeScript

🗣️ 与其他学习者交流,获取支持

加入我们的 官方 Azure AI Foundry Discord 服务器,与其他学习者交流并获取支持。

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

🚀 构建初创公司?

访问 Microsoft for Startups,了解如何使用 Azure 代金券开始构建。

🙏 想要贡献?

您有建议或发现拼写或代码错误?提交问题创建拉取请求

📂 每节课包括:

  • 一个简短的视频介绍
  • README 中的书面课程
  • 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 LLMs 简介 学习: 了解什么是生成式 AI,以及大型语言模型(LLMs)的工作原理 视频 了解更多
02 探索和比较不同的 LLMs 学习: 如何为您的使用场景选择合适的模型 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: 实践提示工程的最佳实践 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优化提示结果。 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: 使用嵌入技术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: 在开发生成式 AI 应用时如何应用用户体验设计原则 视频 了解更多
13 保护您的生成式 AI 应用 学习: AI 系统面临的威胁和风险以及保护这些系统的方法 视频 了解更多
14 生成式 AI 应用生命周期 学习: 管理 LLM 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) 和向量数据库 构建: 使用 RAG 框架从向量数据库中检索嵌入的应用 视频 了解更多
16 开源模型与 Hugging Face 构建: 使用 Hugging Face 上的开源模型构建应用 视频 了解更多
17 AI 代理 构建: 使用 AI 代理框架构建应用 视频 了解更多
18 微调 LLM 学习: 微调 LLM 的意义、原因和方法 视频 了解更多
19 使用 SLM 构建 学习: 使用小型语言模型构建的优势 视频即将上线 了解更多
20 使用 Mistral 模型构建 学习: Mistral 系列模型的特点和差异 视频即将上线 了解更多
21 使用 Meta 模型构建 学习: Meta 系列模型的特点和差异 视频即将上线 了解更多

🌟 特别感谢

特别感谢 John Aziz 创建了所有的 GitHub Actions 和工作流。

Bernhard Merkle 对每节课程做出了重要贡献,提升了学习者和代码体验。

🎒 其他课程

我们的团队还制作了其他课程!请查看:


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