热门 AI 工具使用教程
（一）下载与安装
- 打开 Cursor 官网https://cursor.com/，点击右上角的【download】按钮，根据你的操作系统选择对应的安装包进行下载。
- 下载完成后，运行安装程序，按照提示步骤完成安装。在安装过程中，一般默认配置即可，点击右下角的 “Continue” 继续安装流程。
（二）基础设置
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- 方法一：通过扩展安装
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- 打开 Cursor 软件，按快捷键 Ctrl + Shift + X（Mac 用户为 Command + Shift + X）打开插件安装界面。
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- 在搜索框中输入 “chinese”，找到 “Chinese (Simplified) – 简体中文语言包” 插件，点击安装。安装完成后，软件会提示重启以应用更改，重启后界面即变为中文。
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- 方法二：使用快捷命令
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- 按下快捷键 Ctrl + Shift + P（Mac 用户为 Cmd + Shift + P），调出命令面板。
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- 在命令面板中输入 “language”，选择 “Configure Display Language” 选项。
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- 如果未安装中文语言包，会出现提示安装的选项，按照提示安装。若已安装，在弹出的语言选择列表中，选择 “中文（简体）” 或 “zh – cn”。
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- Cursor 会提示重启编辑器以应用新语言设置，点击 “重启” 按钮，重启后界面变为中文。
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- 方法三：通过设置界面
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- 打开 Cursor 编辑器，点击左下角的齿轮图标，进入设置界面。
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- 在设置界面的搜索框中输入 “language”。
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- 找到语言相关设置选项，选择 “中文 (简体)”。
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- 重启 Cursor 应用，中文界面设置生效。
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- 开启 YOLO 模式
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- 点击右上角的设置图标。
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- 在设置列表中找到 “实验性功能（Features）”。
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- 打开 “YOLO 模式” 开关即可开启该功能。开启后，Cursor 在代码生成等方面可能会有不同的表现，具体效果可在实际使用中体验。
（三）功能使用
- 智能代码生成：在 Composer 窗口（快捷键 Ctrl + I）中，用自然语言（如中文）描述你想要实现的功能，例如 “用 Python 写一个计算斐波那契数列的函数”，然后回车，Cursor 会自动生成相应的代码。
- 智能补全：在编写代码过程中，只需按下 Tab 键，Cursor 就能根据上下文智能补全代码片段，提高编码效率。
- Chat 窗口交互（Ctrl + L）：可在该窗口与 Cursor 进行交互，输入你的问题或需求，它能提供相关的代码建议、解释等。例如，你可以问 “Python 中如何读取 CSV 文件”，Cursor 会给出相应的代码示例及解释。
二、LLM – Universe：大模型应用开发教程项目
（一）项目简介
LLM – Universe 是由 Datawhale 团队推出的开源教程项目，专为初学者设计，旨在系统化指导大模型（LLM）应用开发的全流程，在 GitHub 上获得了较高的关注度（目前获星数达 6.3k ）。
（二）学习内容
- 围绕 “个人知识库助手” 项目展开：从项目的需求分析开始，逐步深入到模型原理学习，让学习者理解大模型如何应用于实际项目中。例如，在构建个人知识库助手时，如何选择合适的大模型，以及如何对模型进行微调以适应知识库问答的场景。
- 关键技术覆盖
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- 提示工程：教导学习者如何设计有效的提示，以引导大模型生成更符合需求的输出。例如，在进行文本分类任务时，怎样编写提示能让大模型更准确地对文本进行分类。
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- RAG（检索增强生成）：介绍如何通过检索相关信息来增强大模型的生成能力。在个人知识库助手中，利用 RAG 技术从知识库中检索相关文档，结合大模型的生成能力，给出更准确、更有依据的回答。
（三）学习方式
- 详细的环境配置指南：针对不同的开发环境，如阿里云服务器等，提供详细的配置步骤，帮助学习者顺利搭建开发环境。例如，在阿里云服务器上如何安装必要的软件包、配置网络等，确保学习者能在稳定的环境中进行开发。
- 代码示例及模块化学习路径：提供丰富的代码示例，每一个示例都对应一个具体的功能模块或技术点。学习者可以按照模块化的学习路径，逐步掌握大模型应用开发的各个环节。例如，先学习如何调用大模型的 API，再学习如何对模型进行简单的微调，最后学习如何将多个功能模块组合起来实现完整的应用。
三、微软 Generative AI for Beginners：AI 初学者课程
（一）课程概述
这是微软推出的开源项目，专为 AI 初学者设计的免费课程，帮助用户从零开始掌握生成式 AI 的核心技术，为学习者提供了一个系统、全面且易于上手的学习路径。
（二）课程内容
- 大语言模型（LLM）原理：深入浅出地讲解大语言模型的基本概念、工作原理，让学习者了解大语言模型为何能够生成自然流畅的文本。例如，通过简单易懂的图示和案例，解释模型如何通过对大量文本数据的学习，掌握语言的语法、语义和语用规则。
- 提示工程：教授学习者如何设计有效的提示，以引导大语言模型生成符合需求的文本。通过实际案例和练习，让学习者掌握提示工程的技巧，如如何设置问题的背景信息、如何引导模型生成特定风格的文本等。
- 文本生成：介绍不同类型的文本生成任务，如故事生成、摘要生成、对话生成等，并讲解如何利用大语言模型实现这些任务。例如，在故事生成任务中，如何通过调整提示和模型参数，生成情节丰富、逻辑连贯的故事。
- 聊天应用开发：带领学习者动手实践，开发一个简单的聊天应用。从需求分析、设计架构到编码实现，逐步引导学习者掌握聊天应用开发的流程和技术。例如，如何利用大语言模型实现聊天机器人的智能回复功能，以及如何与前端界面进行集成。
（三）学习特色
- 实践导向：课程提供丰富的代码示例和实验任务，让学习者在实践中加深对知识的理解。例如，在学习文本生成时，学习者可以通过运行代码示例，观察不同提示和参数设置下模型的输出结果，从而更好地掌握文本生成的技巧。同时，课程还设置了许多真实应用场景的案例，如构建智能客服，让学习者了解如何将所学知识应用到实际项目中。
- 低门槛学习：无需编程基础，课程内容设计从最基础的知识讲起，逐步引导学习者掌握生成式 AI 的核心技术。对于初学者来说，即使没有任何编程经验，也能通过课程的学习，快速入门生成式 AI 领域。并且课程结合微软 Azure 云服务工具链，学习者可以方便地使用云服务进行实验和开发，降低了学习成本和技术门槛。
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