资源介绍
视频数量：7个
总时长：1小时23分
课程介绍：
微软Foundry实战训练营：从零搭建生成式AI应用与智能体
你有没有过这种感受：微软的AI服务更新太快了，上周刚记住一个名字，这周又冒出来一个新概念，好不容易搞清楚Azure OpenAI，发现旁边又多了个Foundry。各种模型、各种端点、各种工具散落在不同的地方，想真正做点东西出来，却总觉得缺一个统一的入口。
这门课，就是帮你把这件事彻底搞明白的。
一、认识Microsoft Foundry：AI应用与智能体的统一工厂
很多人第一次听到"Microsoft Foundry"这个名字会觉得陌生，其实它的前身就是Azure AI Foundry。微软做的事情很简单：把所有构建、发布、运行AI应用和智能体所需的东西，集中到一个门户里。你可以把它想象成一条完整的流水线，从设计提示词、选择模型、连接数据，到编排智能体、监控使用情况、确保安全性，全部在一个端到端的工作流中完成。
课程会带你拆解Foundry的四大核心概念：模型、智能体、部署、集成。搞懂了这四个东西，后面所有的操作就不再杂乱无章，而是变成一个清晰的工作区。你会看到模型目录里汇集了OpenAI模型、微软自研模型，以及越来越多的合作伙伴和开源模型，覆盖聊天、推理、视觉、语音等不同能力，知道什么时候该选什么模型、怎么比较它们。
二、搭建Azure环境：创建Foundry资源与项目
光知道理论不够，手把手跟着做才是最快的学习方式。课程会切换到演示模式，带着你打开Azure门户，从搜索"Foundry"开始，一步步创建Foundry资源和项目。
这里有个很实用的提醒：跟着操作时建议使用个人订阅，因为沙盒环境不支持创建Foundry资源。区域选择也很关键，某些功能只在特定区域可用，East US 2是支持大部分Foundry功能的区域之一，这些细节课程都会告诉你，省得你自己踩坑。
创建好基础资源后，还会讲到如何配置Key Vault、Application Insights、语音和语言服务等关联组件，让你的项目从一开始就具备生产环境所需的基础设施。
三、构建第一个生成式AI应用：用RAG让模型接上你自己的数据
光有模型还不够，真正有用的应用必须能回答关于你自己的问题。这一部分会教你怎么用RAG（检索增强生成）把模型和你自己的数据接起来。
你会学到怎么让AI应用不再凭空回答，而是基于你提供的文档、知识库来给出准确、可控的回复。这对企业场景尤其重要——你不会希望客户问到产品细节时，AI在那边胡说八道。
四、可观测性、监控与治理：让AI应用跑得稳
应用上线不是终点。课程会深入讲解Agentic RAG，也就是智能体化的检索增强生成，让你的AI应用具备自主决策、多步推理的能力，而不只是简单的"问题-答案"模式。
同时还会带你走进Microsoft Foundry AI Studio的内部，看看那些藏在界面背后的功能到底怎么用。对于想在本地开发环境进行测试的人，课程也准备了本地AI开发路径的讲解，让你在不消耗云资源的情况下也能快速迭代。
五、实战资源包：部署前的清单与模板
课程最后附带了大量可直接下载使用的实战资产，包括智能体创建脚本、SDK初始化指南、部署前检查清单、生产环境系统提示词模板，以及常见问题的FAQ。这些不是空泛的资料，而是真正能帮你从开发走到上线的东西。
整个课程时长一小时出头，内容紧凑但不仓促。如果你已经在用Azure，对AI应用开发有兴趣，想搞清楚Microsoft Foundry到底是什么、怎么用、怎么落地，这门课是一个不错的切入点。学完之后，你对Azure上的AI开发生态会有一个完整且具体的认知，而不是停留在零散的概念层面。