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aitour-interact-with-llms 的项目扩展与二次开发

2025-06-30 14:47:39作者:凌朦慧Richard

项目的基础介绍

本项目是微软开源的一个AI互动工作坊,旨在提供一种手把手的教学方式,帮助用户了解并掌握在Azure AI Foundry平台上与大型语言模型(LLM)进行交互的核心概念和最佳实践。通过该项目,用户可以学习如何使用文本、声音和图像来生成内容,并创建能够增强用户体验的AI代理。

项目的核心功能

该项目的主要功能包括:

  • 提供一个交互式的学习环境,让用户能够实践与多模态模型和Azure AI Foundry中的代理进行交互。
  • 学习如何使用Prompt Engineering技术,以及大型语言模型的工作原理。
  • 介绍如何在Azure平台上构建AI代理,并实现功能调用。

项目使用了哪些框架或库?

该项目使用了以下框架和库:

  • Azure AI Foundry:微软提供的AI开发平台,用于构建和部署AI解决方案。
  • OpenAI模型:包括GPT-4o、DALL-E等多模态模型。

项目的代码目录及介绍

项目的代码目录结构如下:

aitour-interact-with-llms/
├── .github/
│   └── workflows/
├── lab/
│   └── session-delivery-resources/
├── translations/
├── .gitignore
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── LICENSE
├── README.md
└── SECURITY.md
  • .github/workflows/:存放GitHub Actions的工作流文件,用于自动化项目的某些操作。
  • lab/session-delivery-resources/:包含实验室会话所需的资源和材料。
  • translations/:存放项目文档的翻译文件。
  • .gitignore:指定Git应该忽略的文件和目录。
  • CODE_OF_CONDUCT.md:项目的行为准则。
  • LICENSE:项目的开源协议。
  • README.md:项目的介绍和说明。
  • SECURITY.md:项目安全相关的信息。

对项目进行扩展或者二次开发的方向

  • 增加新功能:根据实际需求,为AI代理添加新的交互功能或服务。
  • 集成更多模型:除了OpenAI的模型外,还可以考虑集成其他主流的AI模型,如BERT、T5等。
  • 优化性能:对现有代码进行性能优化,提高处理速度和效率。
  • 跨平台支持:扩展项目以支持不同的平台和操作系统。
  • 用户界面改进:改进用户界面,使操作更加直观和友好。
  • 安全性增强:强化项目的安全性,确保用户数据和应用的安全。
  • 本地化支持:增加对更多语言的支持,使项目能够服务于全球用户。
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