ai-agents-for-beginners

Настройка на курса

Въведение

Този урок ще обхване как да стартирате примерите с код от този курс.

Присъединете се към други обучаващи се и получете помощ

Преди да клонирате своето хранилище, се присъединете към AI Agents For Beginners Discord канала, за да получите помощ с настройката, да зададете въпроси относно курса или да се свържете с други обучаващи се.

Клонирайте или форкнете това хранилище

За да започнете, клонирайте или форкнете GitHub хранилището. Това ще създаде ваша собствена версия на материалите от курса, така че да можете да стартирате, тествате и модифицирате кода!

Това може да се направи, като кликнете на линка към

Вече трябва да имате своя собствена форкната версия на този курс на следния линк:

Forked Repo

Стартиране на кода

Този курс предлага серия от Jupyter Notebooks, които можете да стартирате, за да получите практически опит в създаването на AI агенти.

Примерите с код използват следното:

Изисква GitHub акаунт - Безплатно:

1) Semantic Kernel Agent Framework + GitHub Models Marketplace. Обозначено като (semantic-kernel.ipynb) 2) AutoGen Framework + GitHub Models Marketplace. Обозначено като (autogen.ipynb)

Изисква Azure абонамент: 3) Azure AI Foundry + Azure AI Agent Service. Обозначено като (azureaiagent.ipynb)

Насърчаваме ви да изпробвате и трите типа примери, за да видите кой работи най-добре за вас.

Изборът ви ще определи кои стъпки за настройка трябва да следвате по-долу:

Изисквания

В корена на това хранилище сме включили файл requirements.txt, който съдържа всички необходими Python пакети за стартиране на примерите с код.

Можете да ги инсталирате, като изпълните следната команда в терминала в корена на хранилището:

pip install -r requirements.txt

Препоръчваме да създадете Python виртуална среда, за да избегнете конфликти и проблеми.

Настройка на VSCode

Уверете се, че използвате правилната версия на Python в VSCode.

image

Настройка за примери с използване на GitHub модели

Стъпка 1: Извличане на вашия GitHub Personal Access Token (PAT)

Този курс използва GitHub Models Marketplace, предоставяйки безплатен достъп до големи езикови модели (LLMs), които ще използвате за създаване на AI агенти.

За да използвате GitHub моделите, ще трябва да създадете GitHub Personal Access Token.

Това може да се направи, като отидете на вашия GitHub акаунт.

Моля, следвайте Принципа на минималните привилегии, когато създавате своя токен. Това означава, че трябва да дадете на токена само необходимите разрешения за стартиране на примерите с код от този курс.

  1. Изберете опцията Fine-grained tokens от лявата страна на екрана, като отидете в Developer settings.

    След това изберете Generate new token.

    Generate Token

  2. Въведете описателно име за вашия токен, което отразява неговата цел, за да бъде лесно разпознаваем по-късно.

    🔐 Препоръка за продължителност на токена

    Препоръчителна продължителност: 30 дни
    За по-сигурна настройка можете да изберете по-кратък период, например 7 дни 🛡️
    Това е чудесен начин да си поставите лична цел и да завършите курса, докато мотивацията ви за учене е висока 🚀.

    Token Name and Expiration

  3. Ограничете обхвата на токена до вашия форк на това хранилище.

    Limit scope to fork repository

  4. Ограничете разрешенията на токена: Под Permissions, кликнете върху таба Account и натиснете бутона “+ Add permissions”. Ще се появи падащо меню. Потърсете Models и поставете отметка.

    Add Models Permission

  5. Проверете изискваните разрешения, преди да генерирате токена.
    Verify Permissions

  6. Преди да генерирате токена, уверете се, че сте готови да го съхраните на сигурно място, като например мениджър за пароли, тъй като той няма да бъде показан отново след създаването му.
    Store Token Securely

Копирайте новия токен, който току-що създадохте. Сега ще го добавите към файла .env, включен в този курс.

Стъпка 2: Създайте вашия .env файл

За да създадете вашия .env файл, изпълнете следната команда в терминала.

cp .env.example .env

Това ще копира примерния файл и ще създаде .env във вашата директория, където ще попълните стойностите за променливите на средата.

С копирания токен отворете .env файла в любимия си текстов редактор и го поставете в полето GITHUB_TOKEN.
GitHub Token Field

Сега трябва да можете да стартирате примерите с код от този курс.

Настройка за примери с използване на Azure AI Foundry и Azure AI Agent Service

Стъпка 1: Извличане на вашия Azure Project Endpoint

Следвайте стъпките за създаване на хъб и проект в Azure AI Foundry, описани тук: Hub resources overview

След като създадете своя проект, ще трябва да извлечете връзката за вашия проект.

Това може да се направи, като отидете на страницата Overview на вашия проект в Azure AI Foundry портала.

Project Connection String

Стъпка 2: Създайте вашия .env файл

За да създадете вашия .env файл, изпълнете следната команда в терминала.

cp .env.example .env

Това ще копира примерния файл и ще създаде .env във вашата директория, където ще попълните стойностите за променливите на средата.

С копирания токен отворете .env файла в любимия си текстов редактор и го поставете в полето PROJECT_ENDPOINT.

Стъпка 3: Вход в Azure

Като най-добра практика за сигурност ще използваме автентикация без ключ, за да се автентикираме към Azure OpenAI с Microsoft Entra ID.

След това отворете терминал и изпълнете az login --use-device-code, за да влезете във вашия Azure акаунт.

След като влезете, изберете вашия абонамент в терминала.

Допълнителни променливи на средата - Azure Search и Azure OpenAI

За урока Agentic RAG - Урок 5 - има примери, които използват Azure Search и Azure OpenAI.

Ако искате да стартирате тези примери, ще трябва да добавите следните променливи на средата към вашия .env файл:

Страница Overview (Проект)

Център за управление

Страница Models + Endpoints

Azure портал

Външна уеб страница

Настройка на автентикация без ключ

Вместо да кодирате вашите идентификационни данни, ще използваме връзка без ключ с Azure OpenAI. За да направим това, ще импортираме DefaultAzureCredential и по-късно ще извикаме функцията DefaultAzureCredential, за да получим идентификационните данни.

from azure.identity import DefaultAzureCredential, InteractiveBrowserCredential

Нуждаете се от помощ?

Ако имате проблеми с изпълнението на тази настройка, влезте в нашия

Следващ урок

Сега сте готови да стартирате кода за този курс. Приятно учене за света на AI агентите!

Въведение в AI агентите и техните приложения

Отказ от отговорност:
Този документ е преведен с помощта на AI услуга за превод Co-op Translator. Въпреки че се стремим към точност, моля, имайте предвид, че автоматизираните преводи може да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия роден език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Не носим отговорност за недоразумения или погрешни интерпретации, произтичащи от използването на този превод.

This site is open source. Improve this page.