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00-course-setup/README.md

@@ -64,7 +64,7 @@ dependencies:
 
 The environment file specifies the dependencies we need. `<environment-name>` refers to the name you would like to use for your Conda environment, and `<python-version>` is the version of Python you would like to use, for example, `3` is the latest major version of Python.
 
-With that done, you can  go ahead and create your Conda environment by running the commands below in your command line/terminal
+With that done, you can go ahead and create your Conda environment by running the commands below in your command line/terminal
 
 ```bash
 conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml # .devcontainer sub path applies to only Codespace setups
@@ -129,7 +129,7 @@ If this is your first time working with the OpenAI API, please follow the guide
 
 We have created channels in our official [AI Community Discord server](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) for meeting other learners. This is a great way to network with other like-minded entrepreneurs, builders, students, and anyone looking to level up in Generative AI.
 
-[![Join discord channel](https://dcbadge.vercel.app/api/server/ByRwuEEgH4)](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[![Join discord channel](https://dcbadge.limes.pink/api/server/ByRwuEEgH4)](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
 
 The project team will also be on this Discord server to help any learners.
 

00-course-setup/translations/cn/README.md

@@ -82,7 +82,7 @@ jupyterhub
 
 我们在官方 [AI Community Discord server](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) 中创建了学习频道，用于结识其他学习者。 这是与其他志同道合的企业家、学生以及任何希望在生成式人工智能领域提升水平的人建立联系的方式。
 
-[![加入 Discord 频道](https://dcbadge.vercel.app/api/server/ByRwuEEgH4?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[![加入 Discord 频道](https://dcbadge.limes.pink/api/server/ByRwuEEgH4)](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
 
 项目团队也将在这个 Discord server 上为任何学习者提供帮助。
 

00-course-setup/translations/es-mx/README.md

@@ -118,7 +118,7 @@ Si es la primera vez que trabajas con el servicio Azure OpenAI, por favor sigue
 
 Hemos creado canales en nuestro oficial [Servidor de Discord de la Comunidad de IA](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) para conocer a otros estudiantes. Esta es una excelente manera de conectarte con otros emprendedores, creadores, estudiantes y cualquier persona interesada en avanzar en el campo de la Inteligencia Artificial Generativa.
 
-[![Unete al canal de Discord](https://dcbadge.vercel.app/api/server/ByRwuEEgH4)](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[![Unete al canal de Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/ByRwuEEgH4)](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
 
 El equipo del proyecto también estará en este servidor de Discord para ayudar a cualquier estudiante.
 

00-course-setup/translations/ja-jp/README.md

@@ -118,7 +118,7 @@ GitHub Codespaces を使用して API キーを安全に管理するためには
 
 他の学習者と交流できるように、私たちは[公式の AI Discord サーバー](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)にチャンネルを作成しました。生成 AI の技術を向上したいと考える他の方々、たとえば、志の同じ起業家、開発者、学生、そして、どなたとでも交流していただく事が可能です。  
 
-[![Discord チャンネルに参加](https://dcbadge.vercel.app/api/server/ByRwuEEgH4)](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)
+[![Discord チャンネルに参加](https://dcbadge.limes.pink/api/server/ByRwuEEgH4)](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)
 
 このプロジェクトを開発したチーム・メンバーも、この Discord サーバーに参加し学習者を支援しています。  
 

00-course-setup/translations/ko/README.md

@@ -114,7 +114,7 @@ GitHub Codespaces를 사용할 때 API 키를 안전하게 유지하는 가장 
 
 [공식 AI 커뮤니티 디스코드 서버](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)에 다른 학습자들과 만날 수 있는 채널을 만들었습니다. 여기서 같은 마음을 가진 창업가, 빌더, 학생, 그리고 생성형 AI에서 한 단계 더 나아가고자 하는 모든 사람들과 네트워킹할 수 있습니다.
 
-[![Join discord channel](https://dcbadge.vercel.app/api/server/ByRwuEEgH4)](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[![Join discord channel](https://dcbadge.limes.pink/api/server/ByRwuEEgH4)](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
 
 프로젝트 팀도 해당 디스코드 서버에 있어서 어떤 학습자든 도와드릴 수 있습니다.
 

00-course-setup/translations/pt-br/README.md

@@ -114,7 +114,7 @@ Se esta for a primeira vez que você está trabalhando com o serviço Azure Open
 
 Criamos canais em nosso servidor oficial da [Comunidade de Inteligência Artificial no Discord](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) para que você possa conhecer outros aprendizes. Esta é uma ótima maneira de se conectar com outros empreendedores, pessoas desenvolvedoras, estudantes e qualquer pessoa que queira se aprofundar sobre Inteligência Artificial Generativa.
 
-[![Participe do canal no Discord](https://dcbadge.vercel.app/api/server/ByRwuEEgH4)](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[![Participe do canal no Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/ByRwuEEgH4)](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
 
 A equipe do projeto também estará presente neste servidor do Discord para ajudar à todos(as).
 

00-course-setup/translations/tw/README.md

@@ -127,7 +127,7 @@ jupyterhub
 
 我們已經在我們的官方[AI 社群 Discord 伺服器](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)中建立了頻道，以便與其他學習者會面。這是一個與其他志同道合的企業家、建構者、學生和任何希望在生成式 AI 中提升的人聯繫的好方法。
 
-[![加入 discord 頻道](https://dcbadge.vercel.app/api/server/ByRwuEEgH4)](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[![加入 discord 頻道](https://dcbadge.limes.pink/api/server/ByRwuEEgH4)](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
 
 專案團隊也會在這個 Discord 伺服器上幫助任何學習者。
 

03-using-generative-ai-responsibly/translations/ja-jp/README.md

@@ -38,20 +38,20 @@ AI、特に生成 AI にとても強い興味は抱くのは理解できます
 
 「Hallucinations (幻覚)」とは、LLM が完全に無意味な内容や、他の情報に基づいて事実と異なる内容を出力する際に使用する用語です。
 
-例えば、スタートアップで、学生から AI モデルに対して歴史に関する問い合わせが可能な機能を作ったとします。そして、ある学生がこんな質問をしました  
+例えば、スタートアップで、学生から AI モデルに対して歴史に関する問い合わせが可能な機能を作ったとします。そして、ある学生がこんな質問をしました
 `タイタニックの唯一の生き残りは誰ですか？`
 
 すると、モデルは以下のような回答を生成します
 
 > [!NOTE]
-> 訳者追記  
+> 訳者追記
 > ご注意：毎回同じ回答結果ではありませんし、利用するモデルのバージョンによっても回答内容は異なります
 
 ![Prompt saying "Who was the sole survivor of the Titanic"](../../../03-using-generative-ai-responsibly/images/ChatGPT-titanic-survivor-prompt.webp?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)
 
 > [!TIP]
-> 訳者追記  
-> プロンプト：タイタニックの唯一の生き残りは誰ですか？  
+> 訳者追記
+> プロンプト：タイタニックの唯一の生き残りは誰ですか？
 > 回答：タイタニック号の事故の唯一の生存者は、チャールズ・ジョーギンでした。彼はイギリスのパン職人で、タイタニック号のチーフ・ベーカリー職人でした。ジョーギンは、転覆した救命ボートにしがみつき、極寒の海で数時間耐え、RMS カルパチアに救助されたと伝えられています。彼の生存は、彼が大量のアルコールを摂取していたため、極度の寒さに耐えられたのではないかと伝えられています。ジョーギンは 1956 年まで生存し、後にタイタニック号の事故の経験について証言しました。
 
 > _(Source: [Flying bisons](https://flyingbisons.com?WT.mc_id=academic-105485-yoterada))_
@@ -105,8 +105,8 @@ AI モデルとその出力によって引き起こされる、潜在的な問
 - **メタ・プロンプト**：メタ・プロンプトやグラウンディングといった手法を使って、モデルの行動や情報を特定の方向に誘導したり制限できます。これはシステム入力を使って、モデルに対して特定の制限を定義します。また、システムのスコープや領域に合った、より適切な結果も出力できます。
 
 > [!TIP]
-> 訳者追記：  
-> グラウンディングの詳細は、[こちらの記事](https://techcommunity.microsoft.com/t5/fasttrack-for-azure/grounding-llms/ba-p/3843857?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)をご参照ください。
+> 訳者追記：
+> グラウンディングの詳細は、[こちらの記事](https://techcommunity.microsoft.com/blog/fasttrackforazureblog/grounding-llms/3843857?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)をご参照ください。
 
 信頼性のある情報源のデータだけをモデルが利用するように、Retrieval Augmented Generation（RAG）のような技術を使用できます。このコースの後半で、検索アプリケーションの構築に関するレッスンもあります。
 

04-prompt-engineering-fundamentals/README.md

@@ -281,7 +281,7 @@ Another technique for using primary content is to provide _cues_ rather than exa
 
 A prompt template is a _pre-defined recipe for a prompt_ that can be stored and reused as needed, to drive more consistent user experiences at scale. In its simplest form, it is simply a collection of prompt examples like [this one from OpenAI](https://platform.openai.com/examples?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) that provides both the interactive prompt components (user and system messages) and the API-driven request format - to support reuse.
 
-In it's more complex form like [this example from LangChain](https://python.langchain.com/docs/how_to/#prompt-templates?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) it contains _placeholders_ that can be replaced with data from a variety of sources (user input, system context, external data sources etc.) to generate a prompt dynamically. This allows us to create a library of reusable prompts that can be used to drive consistent user experiences **programmatically** at scale.
+In it's more complex form like [this example from LangChain](https://python.langchain.com/docs/concepts/prompt_templates/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) it contains _placeholders_ that can be replaced with data from a variety of sources (user input, system context, external data sources etc.) to generate a prompt dynamically. This allows us to create a library of reusable prompts that can be used to drive consistent user experiences **programmatically** at scale.
 
 Finally, the real value of templates lies in the ability to create and publish _prompt libraries_ for vertical application domains - where the prompt template is now _optimized_ to reflect application-specific context or examples that make the responses more relevant and accurate for the targeted user audience. The [Prompts For Edu](https://github.com/microsoft/prompts-for-edu?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) repository is a great example of this approach, curating a library of prompts for the education domain with emphasis on key objectives like lesson planning, curriculum design, student tutoring etc.
 

04-prompt-engineering-fundamentals/translations/cn/README.md

@@ -268,7 +268,7 @@ response = openai.chat.completions.create(
 
 提示模板是预定义的提示配方，可以根据需要进行存储和重用，以大规模推动更一致的用户体验。 最简单的形式是，它只是一组提示示例的集合，例如 [OpenAI 中的这个例子](https://platform.openai.com/examples?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)，它提供了交互式提示组件（用户和系统消息）和 AP 驱动请求格式来支持重用。
 
-在它更复杂的形式中，比如[LangChain 的这个例子](https://python.langchain.com/docs/how_to/#prompt-templates?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)，它包含占位符，可以替换为来自各种来源的数据(用户 输入、系统上下文、外部数据源等）来动态生成提示。 这使我们能够创建一个可重用的提示库，可用于大规模地**以编程方式**驱动一致的用户体验。
+在它更复杂的形式中，比如[LangChain 的这个例子](https://python.langchain.com/docs/concepts/prompt_templates/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)，它包含占位符，可以替换为来自各种来源的数据(用户 输入、系统上下文、外部数据源等）来动态生成提示。 这使我们能够创建一个可重用的提示库，可用于大规模地**以编程方式**驱动一致的用户体验。
 
 最后，模板的真正价值在于能够为垂直应用程序领域创建和发布提示库 - 其中提示模板现在已优化以反映特定于应用程序的上下文或示例，使响应对于目标用户受众更加相关和准确 。 [Prompts For Edu](https://github.com/microsoft/prompts-for-edu?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) repo 是这种方法的一个很好的例子，它为教育领域策划了一个提示库，重点关注课程计划等关键目标， 课程设计、学生辅导等
 

04-prompt-engineering-fundamentals/translations/ko/README.md

@@ -270,7 +270,7 @@ response = openai.chat.completions.create(
 
 프롬프트 템플릿은 필요에 따라 저장하고 재사용할 수 있는 *프롬프트를 위한 미리 정의된 레시피*입니다. 가장 간단한 형태에서는 [OpenAI의 예시](https://platform.openai.com/examples?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)와 같이 상호작용 프롬프트 구성 요소(사용자 및 시스템 메시지)와 API 기반 요청 형식을 모두 제공하여 재사용을 지원합니다.
 
-[LangChain의 예시](https://python.langchain.com/docs/how_to/#prompt-templates?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)와 같이 더 복잡한 형태에서는 _플레이스홀더_ 를 포함하여 다양한 소스(사용자 입력, 시스템 컨텍스트, 외부 데이터 소스 등)의 데이터로 교체하여 동적으로 프롬프트를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 규모에 맞게 일관된 사용자 경험을 **프로그래밍 방식**으로 구현할 수 있는 재사용 가능한 프롬프트 라이브러리를 만들 수 있습니다.
+[LangChain의 예시](https://python.langchain.com/docs/concepts/prompt_templates/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)와 같이 더 복잡한 형태에서는 _플레이스홀더_ 를 포함하여 다양한 소스(사용자 입력, 시스템 컨텍스트, 외부 데이터 소스 등)의 데이터로 교체하여 동적으로 프롬프트를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 규모에 맞게 일관된 사용자 경험을 **프로그래밍 방식**으로 구현할 수 있는 재사용 가능한 프롬프트 라이브러리를 만들 수 있습니다.
 
 마지막으로, 템플릿의 실제 가치는 이제 프롬프트 템플릿이 응용 프로그램별 컨텍스트나 응용 프로그램 특정 예시를 반영하여 응답을 더 관련성 있고 정확하게 만드는 _프롬프트 라이브러리_ 를 생성하고 게시할 수 있는 능력에 있습니다. [Prompts For Edu](https://github.com/microsoft/prompts-for-edu?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) 저장소는 이 접근 방식의 훌륭한 예로, 교육 분야에 대한 프롬프트 라이브러리를 선별하여 수업 계획, 커리큘럼 설계, 학생 지도 등과 같은 주요 목표에 중점을 둡니다.
 

04-prompt-engineering-fundamentals/translations/pt-br/README.md

@@ -274,7 +274,7 @@ Observe como tivemos que fornecer uma instrução explícita ("Resuma Isso") no
 
 Um modelo de prompt é uma _receita pré-definida para um prompt_ que pode ser armazenada e reutilizada conforme necessário, para proporcionar experiências do usuário mais consistentes em escala. Em sua forma mais simples, é apenas uma coleção de exemplos de prompt como [este da OpenAI](https://platform.openai.com/examples?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) que fornece tanto os componentes interativos do prompt (mensagens do usuário e do sistema) quanto o formato de solicitação impulsionado por API - para suportar a reutilização.
 
-Em sua forma mais complexa, como [este exemplo em LangChain](https://python.langchain.com/docs/how_to/#prompt-templates?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), contém _placeholders_ que podem ser substituídos por dados de diversas fontes (entrada do usuário, contexto do sistema, fontes de dados externas etc.) para gerar um prompt dinamicamente. Isso nos permite criar uma biblioteca de prompts reutilizáveis que podem ser usados para impulsionar experiências do usuário consistentes **programaticamente** em escala.
+Em sua forma mais complexa, como [este exemplo em LangChain](https://python.langchain.com/docs/concepts/prompt_templates/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst), contém _placeholders_ que podem ser substituídos por dados de diversas fontes (entrada do usuário, contexto do sistema, fontes de dados externas etc.) para gerar um prompt dinamicamente. Isso nos permite criar uma biblioteca de prompts reutilizáveis que podem ser usados para impulsionar experiências do usuário consistentes **programaticamente** em escala.
 
 Finalmente, o real valor dos modelos está na capacidade de criar e publicar _bibliotecas de prompts_ para domínios de aplicação verticais - onde o modelo de prompt é agora _otimizado_ para refletir o contexto ou exemplos específicos do domínio da aplicação que tornam as respostas mais relevantes e precisas para o público-alvo.
 

04-prompt-engineering-fundamentals/translations/tw/README.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# 提示工程基礎
+# 提示工程基礎
 
 [![提示工程基礎](../../images/04-lesson-banner.png?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)](https://aka.ms/gen-ai-lesson4-gh?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
 
@@ -275,7 +275,7 @@ response = openai.chat.completions.create(
 
 一個提示模板是一個_預先定義的提示秘訣_，可以根據需要儲存和重複使用，以大規模推動更一致的使用者體驗。最簡單的形式，它只是一些提示範例的集合，如[這個來自 OpenAI 的範例](https://platform.openai.com/examples?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)，它提供了互動提示組件（使用者和系統訊息）和 API 驅動的請求格式 - 以支援重複使用。
 
-在它更複雜的形式中，如[這個來自 LangChain 的範例](https://python.langchain.com/docs/how_to/#prompt-templates?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)，它包含可以用來自各種來源（使用者輸入、系統上下文、外部資料來源等）的資料替換的_佔位符_，以動態生成提示。這使我們能夠建立一個可重複使用的提示函式庫，程式化地在大規模上驅動一致的使用者體驗。
+在它更複雜的形式中，如[這個來自 LangChain 的範例](https://python.langchain.com/docs/concepts/prompt_templates/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)，它包含可以用來自各種來源（使用者輸入、系統上下文、外部資料來源等）的資料替換的_佔位符_，以動態生成提示。這使我們能夠建立一個可重複使用的提示函式庫，程式化地在大規模上驅動一致的使用者體驗。
 
 最後，範本的真正價值在於能夠為垂直應用領域建立和發布_提示函式庫_——提示範本現在已_最佳化_，以反映應用特定的上下文或範例，使回應對目標用戶群體更相關和準確。[Prompts For Edu](https://github.com/microsoft/prompts-for-edu?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)儲存庫就是這種方法的一個很好的範例，精選了教育領域的提示函式庫，強調了課程規劃、課程設計、學生輔導等關鍵目標。