本文档的目的
本学习指南汇总了评估实验室中介绍的主题，还提供其他资源帮助你进行准备。 请注意，凭据详细信息页上的学习路径可能包含比“执行的任务”还要多的模块，以提供一致的学习体验。
任务概览
准备 AI 中心
创建 Azure AI 中心
创建新的 Azure AI 项目
添加项目用户并分配角色
支持模块：
配置连接的资源
配置 Azure AI 服务或 Azure OpenAI 服务连接
配置 Azure AI 搜索连接
配置存储连接
支持模块：
部署和测试模型
从 Azure AI 模型目录和集合中选择适当的模型和版本
配置部署设置
部署模型
编辑已部署的模型
测试已部署的模型
支持模块：
使用提示流创建助手
创建聊天流
配置语言模型节点，包括参数和提示
配置 Python 节点
配置提示节点
定义输入和输出
运行并测试聊天流
支持模块：
实现检索扩充生成 (RAG) 模式
创建数据组件
创建索引
将数据组件和索引集成到流中
测试索引
运行聊天应用程序
支持模块：
配置负责任 AI
创建自定义内容筛选器
创建包含阻止列表的输入筛选器
使用受保护的材料创建输出筛选器
将自定义内容筛选器应用于现有部署
支持模块：
评估并比较助手性能
使用内置性能和质量指标评估助手
使用内置风险和安全指标评估助手
使用手动评估来评估助手
支持模块：