生成式 AI 学习资源：微软手把手教你构建生成式 AI 应用，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

本文介绍微软的 github 项目：generative-ai-for-beginners，项目地址：https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners，为不可多得的学习生成式 AI 的宝贵学习资料，目前已有 75K stars。

“21个课程，教你所有需要知道的内容，以便开始构建生成式 AI 应用”。

课程内容包括生成式 AI 的方方面面，如提示工程、AI agents、模型微调、文本生成、图片生成、聊天应用、工具调用、RAG 等。

🌱课程介绍

这门课程共有 21 课，每节课都有相应的主题，学习者可以从任何一课开始学习！

课程标记为“Learn”课（解释生成式人工智能的概念），或标记为“Build”课（实践课，解释概念并提供 Python 和 TypeScript 的代码示例）。

每节课还包括一个“继续学习”部分，提供额外的学习工具。

每节课包括的内容：

• 一个简短的视频介绍主题
• 关于课程的书面介绍。
• Python 和 TypeScript 代码示例（支持 Azure OpenAI 和 OpenAI API）。
• 额外学习资源链接，用于进一步的学习。

🗃️课程目录

1. 课程开始：设置开发环境。
2. 生成式 AI 和 LLMs 入门：了解生成式 AI 是什么以及大型语言模型（LLMs）如何工作。
3. 探索和比较不同的 LLMs：根据使用场景选择合适的模型。
4. 使用生成式 AI：构建生成式 AI 应用程序。
5. 理解提示工程基础：提示工程最佳实践。
6. 创建高级提示：如何应用提示工程技术来提高提示的效果。
7. 构建文本生成应用：使用 Azure OpenAI / OpenAI API 构建文本生成应用。
8. 构建聊天应用：高效构建和集成聊天应用的技巧。
9. 构建搜索应用和向量数据库：使用嵌入式技术搜索数据。
10. 构建图像生成应用：构建图像生成应用程序。
11. 构建低代码 AI 应用：使用低代码工具构建生成式 AI 应用程序。
12. 通过 Function Calling 集成外部应用：Function Calling 介绍及其使用场景
13. AI 应用的用户体验设计：开发生成式 AI 应用程序时的用户体验设计原则。
14. 保障生成式 AI 应用的安全：AI 系统面临的威胁和风险以及保障系统安全的方法。
15. 生成式 AI 应用生命周期：管理 LLM 生命周期和 LLMOps 的工具和指标。
16. 检索增强生成（RAG）和向量数据库：使用 RAG 框架从向量数据库中检索嵌入（embeddings）。
17. 开源模型和 Hugging Face：使用 Hugging Face 上的开源模型构建应用程序。
18. AI 代理：使用 AI 代理框架构建应用程序。
19. 微调 LLMs：微调 LLMs 的概念、原因和方法。
20. 使用 SLMs 构建：使用小型语言模型（SLMs）构建应用程序的优势。
21. 使用 Mistral 模型构建：Mistral 系列模型的特点和差异。
22. 使用 Meta 模型构建：Meta 系列模型的特点和差异。

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• 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
• 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
• 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

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2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

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L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

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