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: