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使用教程
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环境要求
- 可用的 Azure 订阅(自动化脚本会部署 Azure OpenAI 资源)
- Windows PowerShell 环境(setup.ps1 为 PowerShell 脚本)
- 已安装 .NET SDK(脚本会自动写入 .NET User Secrets)
- 本地已安装 Git(用于克隆仓库)
安装与启动步骤
-
1Fork 仓库
在 GitHub 上 Fork 本仓库到自己的账号,便于保存和修改练习代码。
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2克隆到本地
把仓库克隆到本地,课程示例、脚本和文档都在仓库目录内。
git clone https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet.git -
3进入项目目录
切换到仓库根目录,setup.ps1 位于此处。
cd Generative-AI-for-beginners-dotnet -
4运行自动化脚本
在 PowerShell 中执行脚本,自动部署 Azure OpenAI 资源并配置 User Secrets。
./setup.ps1 -
5记录端点与凭据
脚本结束会显示 Azure OpenAI 终结点和凭据,请保存好供后续课程示例使用。
-
6开始第一课
从 01-IntroductionToGenerativeAI 目录开始,按顺序学习每节课的可运行示例。
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
Azure OpenAI Endpoint | 是 | 模型调用地址,脚本执行完成后会显示 | https://your-resource.openai.azure.com/ |
Azure OpenAI 凭据 | 是 | 访问模型的密钥,脚本执行完成后会显示 | sk-xxxxxxxxxxxxxxxx |
gpt-5-mini | 是 | 自动化脚本部署的对话模型 | gpt-5-mini |
text-embedding-3-small | 是 | 自动化脚本部署的嵌入模型 | text-embedding-3-small |
.NET User Secrets | 是 | 本地保存密钥的机制,脚本会自动完成配置 | 由 setup.ps1 自动写入 |
如何确认成功
脚本运行结束输出 Azure OpenAI 终结点与凭据,且 User Secrets 已自动配置,即表示环境就绪。
常见问题
Q:没有 Azure 账号能用吗?
A:自动化脚本面向首次使用 Azure 的用户,会在订阅中创建 Azure OpenAI 等资源,因此需要可用的 Azure 订阅。
Q:我已经有 Azure OpenAI 和部署好的模型怎么办?
A:可跳过自动化脚本,按 README 的 Manual Setup 章节直接配置 secrets(即 User Secrets)。
Q:脚本会自动部署哪些模型?
A:README 说明会部署 gpt-5-mini 和 text-embedding-3-small,并创建所需的存储与支持服务。
Q:setup.ps1 运行不了怎么办?
A:该脚本是 PowerShell 脚本,请在 PowerShell 中执行 ./setup.ps1,并确认当前目录是仓库根目录。
注意事项
- setup.ps1 是 PowerShell 脚本,请在 PowerShell 中运行。
- 脚本会把凭据写入 .NET User Secrets,切勿提交到仓库或公开分享。
- 已有 Azure OpenAI 账号和模型部署的用户可直接手动配置 secrets,无需重复部署资源。
- 课程示例较多,建议按课程编号顺序逐节实践。
核心亮点
- 五节课结构清晰,从调用模型到 Semantic Kernel 编排逐步递进,学习路径完整
- 配套 Codespaces 与 GitHub Models,无需本地配环境即可跑通示例
- 聚焦 .NET/C# 生态,示例代码可直接迁移到真实项目,落地性强
不足之处
- 课程仅五节,深度有限,复杂 Agent 与生产级工程化内容覆盖不足
- 依赖 Azure AI 与 GitHub Models 等云服务,离线或纯本地模型场景支持较弱
适用场景
- 有 C# 基础的后端开发者想快速给现有 .NET 应用加入 AI 功能
- 团队内部做生成式 AI 入门培训,用统一课程和示例降低学习成本
- 技术负责人评估 Semantic Kernel 在 .NET 项目中的接入方式
替代项目
semantic-kernel、azure-openai-samples
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