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使用 JavaScript 学习生成式 AI – 面向初学者的实践课程

是什么 – 一个开源、可自主学习的系列教程，专为 JavaScript 开发者设计，教授如何构建、提示工程和部署生成式 AI 应用。该仓库包含文字教程、视频录制、测验、解决方案代码，以及一个小型“配套应用”，可与 AI 驱动的历史人物进行对话。

为何重要 – 它系统性地讲解了现代 LLM 驱动应用所使用的完整技术栈：基础 LLM 调用、提示工程、结构化输出、检索增强生成（RAG）、工具/函数调用，以及 Model Context Protocol（MCP）。同时展示了如何使用 Ollama 本地运行模型、使用 Azure AI Foundry，以及将向量搜索与 Azure Cosmos DB 集成。

核心组件

• 课程模块（1–8） – 每个模块包含文字指南、作业、测验、解答和简短视频。主题从 LLM 基础开始，逐步深入提示工程、结构化 JSON 输出、RAG、工具调用、MCP 基础，再到高级 MCP 客户端开发。
• 配套应用 – 一个可运行的 JavaScript 应用（/app），演示与 AI 生成的历史人物进行对话的交互；包含无障碍音频标签。
• 设置选项 – 可立即在预配置的 GitHub Codespace 中启动（利用 GitHub Models 免费获取 API 访问权限），或按照 /docs/setup 中的说明在本地运行全部内容。
• 视频系列与幻灯片 – 所有课程均提供可下载的 PowerPoint/PDF 幻灯片、演示链接和完整的 YouTube 视频。
• 附加资源 – 包含相关 Microsoft 初学者课程、额外教程链接，以及社区支持的 Discord/论坛链接。

如何开始

1. 分支仓库（或点击“Fork”徽章）。
2. 在 GitHub Codespaces 中打开仓库，等待环境自动安装依赖，或按照本地设置指南（/docs/setup/README.md）操作。
3. 按照目录中的课程顺序进行学习；每个课程文件夹中包含你需要编辑和运行的代码。

适合人群 – 对生成式 AI 几乎或完全没有接触过的 JavaScript 开发者，希望以动手实践、故事驱动的方式学习 LLM 概念并开始构建真实应用。

许可证 – MIT（请参见 README 顶部的徽章）。

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所有信息均直接来自仓库的 README，未添加任何额外声明。