Поделиться через

Руководство по изучению лаборатории оценки навыков применения: разработка генеративных приложений ИИ с помощью Azure OpenAI и Semantic Kernel

Назначение этого документа

Это руководство по изучению содержит сводку тем, описанных в лаборатории оценки, а также дополнительные ресурсы, которые помогут вам подготовиться. Обратите внимание, что схема обучения на странице сведений об учетных данных может содержать больше модулей, чем "Задачи выполнены", чтобы обеспечить единый опыт обучения.

Задачи на первый взгляд

Подготовка среды разработки

  • Развертывание модели службы Azure OpenAI

  • Получение и хранение конечной точки и ключа

  • Создание нового консольного приложения

    Вспомогательный модуль (s):

Запуск подсказок с помощью семантического ядра

Улучшение запроса

  • Уточнение запроса, чтобы быть более конкретным, например изменение формата выходных данных или стиля

  • Определение ролей сообщений в запросах завершения чата

  • Добавление переменных в запрос

  • Добавление контекста в запрос с помощью объекта ChatHistory

  • Настройка запроса с несколькими выстрелами

  • Настройка запроса нулевого снимка

  • Используйте шаблон подсказки Handlebars

    Вспомогательный модуль (s):

Создание собственных подключаемых модулей для семантического ядра

  • Создание собственных подключаемых модулей для семантического ядра

  • Создание и декорация класса подключаемых модулей

  • Вызов собственной функции вручную

  • Автоматическое вызов собственной функции

  • Настройка поведения выбора функции

    Вспомогательный модуль (s):

Реализация фильтров для вызываемых функций

  • Применение фильтров доверия к входным данным пользователя

  • Применение фильтров доверия к выходным данным функции

  • Реализуйте фильтры функций

    Вспомогательный модуль (s):