21节课，教授你开始构建生成式AI应用所需的一切知识
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Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git cd generative-ai-for-beginners git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git cd generative-ai-for-beginners git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"这将为你提供完成课程所需的所有内容，且下载速度更快。
面向初学者的生成式AI（第三版） - 课程
通过微软云倡导者的21节综合课程，学习构建生成式AI应用的基础知识。
🌱 开始入门
本课程包含21节课。每节课都涵盖独立主题，你可以从任何感兴趣的地方开始！
课程被标记为“学习”（Learn）课程，解释生成式AI概念；或“构建”（Build）课程，解释概念并尽可能提供 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）！
每节课还包含一个“继续学习”（Keep Learning）部分，提供额外的学习工具。
你需要什么
要运行本课程的代码，你可以使用以下任一选项：
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Azure OpenAI 服务 - 课程： "aoai-assignment"
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Microsoft Foundry 模型 - 课程： "githubmodels"（GitHub 模型将于 2026 年 7 月底退役 - 请改用 Microsoft Foundry 模型）
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OpenAI API - 课程： "oai-assignment"
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Foundry Local - 在本地设备上完全离线运行模型，无需云订阅
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具备 Python 或 TypeScript 的基础知识会有所帮助 - *对于绝对初学者，请查看这些 Python 和 TypeScript 课程
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一个 GitHub 账号，用于 复刻整个仓库 到你的 GitHub 账户
我们创建了一节 课程设置 课程，帮助你设置开发环境。
别忘了 给这个仓库加星 (🌟) 以便日后更容易找到。
🧠 准备部署？
如果你在寻找更高级的代码示例，请查看我们的 生成式AI代码示例集合，包括 Python 和 TypeScript 版本。
🗣️ 结识其他学习者，获得支持
加入我们的 官方 Microsoft Foundry Discord 服务器，与其他学习本课程的学习者见面和交流，并获得支持。
在 Microsoft Foundry 开发者论坛 上提问或分享产品反馈（位于 Github）。
🚀 正在构建创业项目？
访问 Microsoft for Startups，了解如何立即开始使用 Azure 积分进行构建。
🙏 想提供帮助？
你有建议或发现拼写或代码错误吗？提交 issue 或 创建 pull request
📂 每节课包括：
- 一个简短的主题视频介绍
- 位于 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： 如何设置你的开发环境 | 视频即将推出 | 了解更多 |
| 01 | 生成式AI和大语言模型简介 | 学习： 理解什么是生成式AI以及大语言模型（LLM）的工作原理。 | 视频 | 了解更多 |
| 02 | 探索并比较不同的大语言模型 | 学习： 如何为你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： 动手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输出结果。 | 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 | 使用向量数据库构建搜索应用 | 构建： 一个使用嵌入（Embeddings）搜索数据的搜索应用。 | 视频 | 了解更多 |
| 09 | 构建图像生成应用 | 构建： 一个图像生成应用 | 视频 | 了解更多 |
| 10 | 构建低代码AI应用 | 构建： 使用低代码工具（如 Microsoft Power Platform）构建生成式AI应用 | 视频即将推出 | 了解更多 |
| 11 | 集成外部应用与函数调用 | 学习： 什么是函数调用及其在应用中的使用场景 | 视频即将推出 | 了解更多 |
| 12 | 为AI应用设计用户体验 | 学习： 如何设计生成式AI应用时应用用户体验设计原则 | 视频即将推出 | 了解更多 |
| 13 | 保护你的生成式AI应用 | 学习： AI系统中的安全威胁和风险 | 视频即将推出 | 了解更多 |
| 14 | 生成式AI应用的生命周期 | 学习： 用于管理和治理生成式AI生命周期的工具和指标 | 视频即将推出 | 了解更多 |
| 15 | 检索增强生成（RAG）与向量数据库 | 构建： 使用向量数据库和嵌入从外部数据源检索数据的RAG模式 | 视频即将推出 | 了解更多 |
| 16 | 开放式提示和开放式补全 | 学习： 如何使用提示流创建 prompt/补全应用 | 视频即将推出 | 了解更多 |
| 17 | AI代理：代码生成与自动化 | 构建： 构建能够执行任务和自动化流程的AI代理 | 视频即将推出 | 了解更多 |
| 18 | 生成式AI应用的微调与评估 | 学习： 微调的基础知识以及如何评估基础模型和微调模型 | 视频即将推出 | 了解更多 |
| 19 | 为RAG应用设计合成数据 | 学习： 什么是合成数据及其在AI应用中的使用 | 视频即将推出 | 了解更多 |
| 20 | 构建混合现实与AI应用 | 学习： 如何将AI集成到混合现实应用中 | 视频即将推出 | 了解更多 |
| 21 | 构建多代理系统 | 学习： 如何设计和实现多代理系统 | 视频即将推出 | 了解更多 |
关于课程视频
第00-09课的视频已可用。所有其他课程的视频即将推出。