[中字]用 Azure AI 铸造厂创建生成式 AI 解决方

案与 copilots 课程（中文字幕英文视频教程） “用 Azure AI 铸造厂创建生成式 AI 解决方案与 copilots” 这一课程，旨在为学习者全面揭示如何借助 Azure AI Foundry 这一强大平台，构建前沿的生成式 AI 解决方案与智能 copilots。课程内容从基础概念讲解入手，逐步深入到实际操作与项目实践，无论你是 AI 领域的新手，还是寻求技术突破的资深开发者，都能从中获取有价值的知识与技能。 课程核心内容 Azure AI Studio 基础：课程开篇对 Azure AI Studio 进行详细介绍。这包括阐述其概念，让学习者明白它在 AI 开发中的核心地位；讲解使用前的必备知识，例如相关技术原理、适用场景等；指导如何设置 Azure AI Studio 账户，完成从注册到配置的全流程；深入介绍 Azure AI Studio 门户的导航方法，使学习者能快速定位所需功能；探索模型目录，了解丰富的模型资源；解读模型基准，学会评估模型性能；同时还会对额外的 AI 服务进行探索，拓展技术视野。 Hubs 的使用：深入讲解在 Azure AI Studio 中创建 Hubs 的多种方法，涵盖使用 Azure AI Studio 门户、Azure 门户以及 Azure CLI。这不仅丰富了学习者的操作手段，还能根据不同场景选择最适宜的方式。同时，课程会涉及如何管理 Hubs 的连接资源，确保资源的合理配置与高效利用；讲解如何将 OpenAI 模型部署到 Hub 上，实现模型的实际应用；以及如何管理内容过滤器和用户，保障系统的安全与有序运行。 项目创建与 Playgrounds 运用：指导学习者创建首个项目，迈出实践的关键一步。在项目创建过程中，介绍如何利用模型即服务功能部署模型，简化模型部署流程。随后，深入讲解如何使用 Assistants Playground、Images Playground、Completions Playground 等工具，通过这些工具，学习者能够进行各种 AI 任务的实验与开发。例如，在图像生成、文本补全等方面进行尝试与创新。同时，课程还会教授如何利用 “添加你的数据” 功能，使模型响应更具针对性，以及如何将 Copilot 融入 Python 应用，拓展 Copilot 的应用场景。 用 Prompt Flow 构建首个 Copilot：详细介绍使用 Prompt Flow 构建首个 Copilot 的全过程。这包括如何创建第一个流，理解流中的节点和工具，掌握工具的配置方法并对流进行测试，确保流的功能符合预期。之后，讲解如何将流部署到端点，实现 Copilot 的对外服务；如何使用 Postman 测试端点，保障服务的稳定性与可靠性；以及如何更新流并创建新的部署，使 Copilot 能够不断优化与升级。 结合 Prompt Flow 和 Azure Cosmos DB 构建聊天 Copilot：该部分课程会教授如何配置 Azure Cosmos DB 资源并加载数据，为聊天 Copilot 提供数据支持。详细讲解创建聊天流的方法，实现与用户的交互逻辑；介绍如何编写代码连接 Azure Cosmos DB，获取所需数据；讲解如何使用 Jinja 格式增强提示，提升 Copilot 的回答质量；最后，指导如何使用门户和 Postman 测试端点，确保聊天 Copilot 的性能达到预期。 总结与拓展学习资源：课程结尾对整体内容进行总结，帮助学习者梳理知识体系，强化重点内容。同时，提供丰富的额外学习资源，如相关技术文档、在线教程、开源项目等，为学习者的持续学习与深入研究提供指引，助力学习者在 AI 领域不断前行。 课程收益 通过本课程的学习，学习者将深入掌握 Azure AI Foundry 的各项功能与应用，能够独立创建生成式 AI 解决方案与功能强大的 copilots。这不仅能提升个人在 AI 领域的技术能力，还能为职业发展增添有力筹码，无论是投身于 AI 研发岗位，还是开展相关项目创业，都能凭借所学知识取得显著优势。