模型选择
选择模型前，先明确质量、延迟和成本要求。使用自己的样例比较候选模型，不要只看单一榜单。
对话与工具调用
聊天应用管理消息，也可能调用外部工具。应在应用代码中验证工具参数，并明确处理失败。
RAG 与评估
RAG 将检索证据加入请求。分别评估检索质量与回答质量：模型无法引用从未收到的文档。
实践作业
构建小型文档问答原型，测试有依据、无依据和含义模糊的问题。
完成标准
- 用自己的话解释三个主题。
- 完成作业并保存成果或设计笔记。
- 测试一个边界情况，并记录一个局限。
使用 Microsoft Foundry 构建和评估聊天应用，学习工具调用、RAG 与负责任 AI。
本讲义由 Masterlearn 编写，解释核心概念并提供独立练习。官方完整课程与视频请通过资源入口查看，部分平台可能要求登录。
内容校对日期:选择模型前，先明确质量、延迟和成本要求。使用自己的样例比较候选模型，不要只看单一榜单。
聊天应用管理消息，也可能调用外部工具。应在应用代码中验证工具参数，并明确处理失败。
RAG 将检索证据加入请求。分别评估检索质量与回答质量：模型无法引用从未收到的文档。
构建小型文档问答原型，测试有依据、无依据和含义模糊的问题。