ai-agents-for-beginners

إعداد الدورة

المقدمة

ستتناول هذه الدرس كيفية تشغيل نماذج التعليمات البرمجية لهذه الدورة.

انضم إلى المتعلمين الآخرين واحصل على المساعدة

قبل أن تبدأ في استنساخ المستودع الخاص بك، انضم إلى قناة Discord الخاصة بـ AI Agents للمبتدئين للحصول على أي مساعدة في الإعداد، أو للإجابة على أي أسئلة حول الدورة، أو للتواصل مع المتعلمين الآخرين.

استنساخ أو إنشاء نسخة من هذا المستودع

للبدء، يرجى استنساخ أو إنشاء نسخة من مستودع GitHub. سيتيح لك ذلك إنشاء نسخة خاصة بك من مواد الدورة لتتمكن من تشغيل واختبار وتعديل التعليمات البرمجية!

يمكنك القيام بذلك بالنقر على الرابط لإنشاء نسخة من المستودع.

يجب أن تكون لديك الآن نسخة خاصة بك من هذه الدورة في الرابط التالي:

تشغيل التعليمات البرمجية

تقدم هذه الدورة سلسلة من دفاتر Jupyter التي يمكنك تشغيلها للحصول على تجربة عملية في بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي.

تستخدم نماذج التعليمات البرمجية أحد الخيارات التالية:

يتطلب حساب GitHub - مجاني:

1) إطار عمل Semantic Kernel Agent + سوق النماذج في GitHub. مُشار إليه بـ (semantic-kernel.ipynb) 2) إطار عمل AutoGen + سوق النماذج في GitHub. مُشار إليه بـ (autogen.ipynb)

يتطلب اشتراك Azure: 3) Azure AI Foundry + خدمة Azure AI Agent. مُشار إليه بـ (azureaiagent.ipynb)

نشجعك على تجربة جميع الأنواع الثلاثة من الأمثلة لمعرفة أيها يناسبك بشكل أفضل.

أيًا كان الخيار الذي تختاره، سيحدد الخطوات التي تحتاج إلى اتباعها أدناه:

المتطلبات

• Python 3.12+

  • ملاحظة: إذا لم يكن لديك Python3.12 مثبتًا، تأكد من تثبيته. ثم قم بإنشاء بيئة افتراضية باستخدام python3.12 لضمان تثبيت الإصدارات الصحيحة من ملف requirements.txt.

    مثال

    إنشاء دليل البيئة الافتراضية لـ Python:

    python3 -m venv venv
    

    ثم قم بتنشيط بيئة venv لـ:

    macOS و Linux

    source venv/bin/activate
    

    Windows

    venv\Scripts\activate
    

• حساب GitHub - للوصول إلى سوق النماذج في GitHub
• اشتراك Azure - للوصول إلى Azure AI Foundry
• حساب Azure AI Foundry - للوصول إلى خدمة Azure AI Agent

لقد قمنا بتضمين ملف requirements.txt في جذر هذا المستودع يحتوي على جميع حزم Python المطلوبة لتشغيل نماذج التعليمات البرمجية.

يمكنك تثبيتها عن طريق تشغيل الأمر التالي في الطرفية في جذر المستودع:

pip install -r requirements.txt

نوصي بإنشاء بيئة Python افتراضية لتجنب أي تعارضات أو مشاكل.

إعداد VSCode

تأكد من أنك تستخدم الإصدار الصحيح من Python في VSCode.

الإعداد لتشغيل النماذج باستخدام نماذج GitHub

الخطوة 1: استرداد رمز الوصول الشخصي (PAT) الخاص بك من GitHub

تستخدم هذه الدورة سوق النماذج في GitHub، مما يوفر وصولًا مجانيًا إلى نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) التي ستستخدمها لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي.

للاستفادة من نماذج GitHub، ستحتاج إلى إنشاء رمز الوصول الشخصي من GitHub.

يمكنك القيام بذلك من خلال الانتقال إلى إعدادات رموز الوصول الشخصي في حساب GitHub الخاص بك.

يرجى اتباع مبدأ أقل الامتيازات عند إنشاء الرمز. يعني ذلك أنه يجب عليك منح الرمز فقط الأذونات التي يحتاجها لتشغيل نماذج التعليمات البرمجية في هذه الدورة.

1. اختر خيار Fine-grained tokens على الجانب الأيسر من الشاشة من خلال الانتقال إلى إعدادات المطور.

   ثم اختر Generate new token.

   

2. أدخل اسمًا وصفيًا للرمز يعكس الغرض منه، مما يسهل التعرف عليه لاحقًا.

   🔐 توصية مدة الرمز

   المدة الموصى بها: 30 يومًا
   للحصول على وضع أمني أكثر، يمكنك اختيار فترة أقصر - مثل 7 أيام 🛡️
   إنها طريقة رائعة لتحديد هدف شخصي وإكمال الدورة بينما تكون في ذروة حماسك للتعلم 🚀.

   

3. قصر نطاق الرمز على النسخة الخاصة بك من هذا المستودع.

   

4. قصر أذونات الرمز: ضمن علامة التبويب Permissions، انقر على زر “+ Add permissions”. ستظهر قائمة منسدلة. يرجى البحث عن Models وتحديد المربع الخاص بها.

5. تحقق من الأذونات المطلوبة قبل إنشاء الرمز.

6. قبل إنشاء الرمز، تأكد من أنك مستعد لتخزين الرمز في مكان آمن مثل خزنة مدير كلمات المرور، حيث لن يتم عرضه مرة أخرى بعد إنشائه.

انسخ الرمز الجديد الذي أنشأته للتو. ستضيفه الآن إلى ملف .env المضمن في هذه الدورة.

الخطوة 2: إنشاء ملف .env

لإنشاء ملف .env، قم بتشغيل الأمر التالي في الطرفية.

cp .env.example .env

سيقوم هذا بنسخ ملف المثال وإنشاء ملف .env في الدليل الخاص بك حيث يمكنك ملء القيم لمتغيرات البيئة.

بعد نسخ الرمز الخاص بك، افتح ملف .env في محرر النصوص المفضل لديك والصق الرمز في حقل GITHUB_TOKEN.

يجب أن تكون الآن قادرًا على تشغيل نماذج التعليمات البرمجية لهذه الدورة.

الإعداد لتشغيل النماذج باستخدام Azure AI Foundry وخدمة Azure AI Agent

الخطوة 1: استرداد نقطة النهاية لمشروع Azure الخاص بك

اتبع الخطوات لإنشاء مركز ومشروع في Azure AI Foundry الموجودة هنا: نظرة عامة على موارد المركز

بمجرد إنشاء مشروعك، ستحتاج إلى استرداد سلسلة الاتصال الخاصة بمشروعك.

يمكنك القيام بذلك من خلال الانتقال إلى صفحة نظرة عامة لمشروعك في بوابة Azure AI Foundry.

الخطوة 2: إنشاء ملف .env

لإنشاء ملف .env، قم بتشغيل الأمر التالي في الطرفية.

cp .env.example .env

سيقوم هذا بنسخ ملف المثال وإنشاء ملف .env في الدليل الخاص بك حيث يمكنك ملء القيم لمتغيرات البيئة.

بعد نسخ الرمز الخاص بك، افتح ملف .env في محرر النصوص المفضل لديك والصق الرمز في حقل PROJECT_ENDPOINT.

الخطوة 3: تسجيل الدخول إلى Azure

كأفضل ممارسة أمان، سنستخدم المصادقة بدون مفتاح للمصادقة على Azure OpenAI باستخدام Microsoft Entra ID.

بعد ذلك، افتح الطرفية وقم بتشغيل az login --use-device-code لتسجيل الدخول إلى حساب Azure الخاص بك.

بمجرد تسجيل الدخول، اختر اشتراكك في الطرفية.

متغيرات البيئة الإضافية - Azure Search و Azure OpenAI

بالنسبة لدرس Agentic RAG - الدرس الخامس - هناك نماذج تستخدم Azure Search و Azure OpenAI.

إذا كنت ترغب في تشغيل هذه النماذج، ستحتاج إلى إضافة متغيرات البيئة التالية إلى ملف .env الخاص بك:

صفحة النظرة العامة (المشروع)

• AZURE_SUBSCRIPTION_ID - تحقق من تفاصيل المشروع في صفحة نظرة عامة لمشروعك.

• AZURE_AI_PROJECT_NAME - انظر إلى أعلى صفحة نظرة عامة لمشروعك.

• AZURE_OPENAI_SERVICE - ابحث عن هذا في علامة التبويب القدرات المضمنة لخدمة Azure OpenAI في صفحة نظرة عامة.

مركز الإدارة

• AZURE_OPENAI_RESOURCE_GROUP - انتقل إلى خصائص المشروع في صفحة نظرة عامة لمركز الإدارة.

• GLOBAL_LLM_SERVICE - ضمن الموارد المتصلة، ابحث عن اسم اتصال خدمات Azure AI. إذا لم يكن مدرجًا، تحقق من بوابة Azure ضمن مجموعة الموارد الخاصة بك للحصول على اسم مورد خدمات الذكاء الاصطناعي.

صفحة النماذج + نقاط النهاية

• AZURE_OPENAI_EMBEDDING_DEPLOYMENT_NAME - اختر نموذج التضمين الخاص بك (مثل text-embedding-ada-002) ولاحظ اسم النشر من تفاصيل النموذج.

• AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME - اختر نموذج الدردشة الخاص بك (مثل gpt-4o-mini) ولاحظ اسم النشر من تفاصيل النموذج.

بوابة Azure

• AZURE_OPENAI_ENDPOINT - ابحث عن خدمات Azure AI، انقر عليها، ثم انتقل إلى إدارة الموارد، المفاتيح ونقطة النهاية، وقم بالتمرير لأسفل إلى “نقاط النهاية لـ Azure OpenAI”، ونسخ النقطة التي تقول “واجهات برمجة التطبيقات للغة”.

• AZURE_OPENAI_API_KEY - من نفس الشاشة، انسخ المفتاح 1 أو المفتاح 2.

• AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT - ابحث عن مورد Azure AI Search الخاص بك، انقر عليه، وشاهد نظرة عامة.

• AZURE_SEARCH_API_KEY - ثم انتقل إلى الإعدادات ثم المفاتيح لنسخ المفتاح الإداري الأساسي أو الثانوي.

صفحة ويب خارجية

• AZURE_OPENAI_API_VERSION - قم بزيارة صفحة دورة حياة إصدار واجهة برمجة التطبيقات ضمن أحدث إصدار GA لواجهة برمجة التطبيقات.

إعداد المصادقة بدون مفتاح

بدلاً من كتابة بيانات الاعتماد الخاصة بك، سنستخدم اتصالًا بدون مفتاح مع Azure OpenAI. للقيام بذلك، سنقوم باستيراد DefaultAzureCredential ثم استدعاء وظيفة DefaultAzureCredential للحصول على بيانات الاعتماد.

from azure.identity import DefaultAzureCredential, InteractiveBrowserCredential

هل واجهت مشكلة؟

إذا واجهت أي مشاكل أثناء تشغيل هذا الإعداد، انضم إلى مجتمع Azure AI على Discord أو قم بإنشاء مشكلة.

الدرس التالي

أنت الآن جاهز لتشغيل التعليمات البرمجية لهذه الدورة. نتمنى لك تعلمًا ممتعًا عن عالم وكلاء الذكاء الاصطناعي!

مقدمة إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي وحالات الاستخدام

---

إخلاء المسؤولية:
تم ترجمة هذا المستند باستخدام خدمة الترجمة بالذكاء الاصطناعي Co-op Translator. بينما نسعى لتحقيق الدقة، يرجى العلم أن الترجمات الآلية قد تحتوي على أخطاء أو معلومات غير دقيقة. يجب اعتبار المستند الأصلي بلغته الأصلية هو المصدر الموثوق. للحصول على معلومات حاسمة، يُوصى بالاستعانة بترجمة بشرية احترافية. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسيرات خاطئة ناتجة عن استخدام هذه الترجمة.

This site is open source. Improve this page.