第一部分:

AI基础概述

l  什么是人工智能？

l  核心概念与发展趋势

l  生成式 AI 与传统 AI 的区别

l  常见的 AI 应用场景

第二部分:

负责任的生成式 AI

l  Microsoft 负责任 AI 的四阶段过程：识别、衡量、缓解、运营

l  在 AI Foundry 中实现内容安全与合规

l  实施负责任的生成式 AI 解决方案的实践案例

第二部分:

使用 Azure AI Foundry 开发自定义助手

l  什么是 Azure AI Foundry？

l  使用中心和项目配置环境

l  连接外部资源：Azure OpenAI、数据存储、第三方服务等

第三部分:

模型配置与部署

l  在 Azure AI Foundry 中部署模型到终结点

l  使用操场模式与模型交互和测试

第四部分:

提示工程与系统优化

l  提示工程：清晰说明、上下文优化与提示变体

l  更新系统消息：样本使用与行为调整

l  实现提示流中的优化策略

第五部分:

数据增强与 RAG（检索增强生成）

l  RAG 模式及其在上下文优化中的应用

l  在提示流中添加自有数据源

l  使用索引查找工具检索数据并增强模型响应