快速入门：在聊天场中获取答案

了解如何使用 Azure AI Foundry 中的聊天场获取答案。 部署（或重复使用）聊天模型，并发送提示以接收 AI 生成的响应。

在此快速入门中，您将学习如何：

• 配置系统消息。
• 发送用户问题。
• 解释模型响应。
• 添加安全系统消息。

对于本快速入门，可以使用基于中心的项目或 Azure AI Foundry 项目。 有关这两种项目类型之间的差异的详细信息，请参阅 “项目类型”。

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首次运行体验

如果还没有任何项目，请使用此快速路径。

在门户中，可以从 Microsoft、OpenAI、DeepSeek、Hugging Face、Meta 等浏览丰富的前沿模型目录。 对于本教程，搜索并选择 gpt-4o 模型。

1. 登录 Azure AI Foundry 门户。

2. 在概述页或 模型目录中，选择 gpt-4o （或 gpt-4o-mini）。

   

3. 选择“ 使用此模型”。 出现提示时，输入项目名称并选择“ 创建”。

4. 查看部署名称并选择“ 创建”。

5. 然后选择部署类型后，选择 “连接”并部署 。

6. 在部署后，从部署页面选择“ 在场中打开 ”。

7. 使用预先部署的模型并准备好使用，即可进入聊天场。

如果要生成代理，可以改为从 “创建代理”开始。 这些步骤类似，但顺序不同。 创建项目后，您将进入代理体验区，而不是聊天体验区。

在测试环境中获取答案

使用 Azure AI Foundry 沙盒，以便从 AI 模型获取答案。 在本快速入门中，你将了解如何提出问题并从已部署的聊天模型获取响应。

若要从聊天实验平台中的已部署模型获取答案，请执行以下操作：

1. 在“系统消息”文本框中，提供以下提示以指导助手：“你是帮助人们查找信息的 AI 助手。”可以为方案定制提示。

2. （可选）通过选择“添加分区”按钮，再选择“安全系统消息”，添加安全系统消息。 从预生成的消息中进行选择，然后根据需要对其进行编辑。

3. 选择“应用更改”以保存更改，当出现是否更新系统消息的提示时，请选择“继续”。

4. 在聊天会话窗格中，输入以下问题：“TrailWalker徒步鞋多少钱？”

5. 点击右箭头图标以发送。

   

6. 助手要么答复它不知道答案，要么提供一般响应（例如，指出价格可变性）。 模型尚无法访问当前产品数据。

接下来，添加数据，以便模型可以回答特定于域的问题。 试用企业聊天 Web 应用教程。

Troubleshooting

后续步骤

• 使用 SDK 生成自定义聊天应用。
• 添加评估以衡量响应质量。
• 微调模型以改进意图处理。

相关内容

• 使用 Azure AI Foundry SDK 在 Python 中构建自定义聊天应用。
• 部署企业聊天 Web 应用。