ai-agents-for-beginners
Kurssin Aloitus
Johdanto
Tässä osiossa käsitellään, miten tämän kurssin koodiesimerkit suoritetaan.
Liity Muiden Oppijoiden Seuraan ja Hanki Apua
Ennen kuin alat kloonata reposi, liity AI Agents For Beginners Discord-kanavalle saadaksesi apua asennuksessa, kysymyksiin kurssista tai yhteyden muihin oppijoihin.
Kloonaa tai Haarauta Tämä Repo
Aloittaaksesi, kloonaa tai haarauta GitHub-repositorio. Tämä luo oman version kurssimateriaalista, jotta voit suorittaa, testata ja muokata koodia!
Tämä voidaan tehdä napsauttamalla linkkiä:
Koodin Suorittaminen
Tämä kurssi tarjoaa sarjan Jupyter Notebookeja, joita voit suorittaa saadaksesi käytännön kokemusta AI-agenttien rakentamisesta.
Koodiesimerkit käyttävät joko:
Vaatii GitHub-tilin - Ilmainen:
1) Semantic Kernel Agent Framework + GitHub Models Marketplace. Merkitty nimellä (semantic-kernel.ipynb)
2) AutoGen Framework + GitHub Models Marketplace. Merkitty nimellä (autogen.ipynb)
Vaatii Azure-tilauksen:
3) Azure AI Foundry + Azure AI Agent Service. Merkitty nimellä (azureaiagent.ipynb)
Suosittelemme kokeilemaan kaikkia kolmea esimerkkiä nähdäksesi, mikä sopii sinulle parhaiten.
Valitsemasi vaihtoehto määrittää, mitkä asennusvaiheet sinun tulee suorittaa alla:
Vaatimukset
- Python 3.12+
- HUOM: Jos sinulla ei ole Python 3.12:ta asennettuna, varmista, että asennat sen. Luo sitten virtuaaliympäristösi python3.12:lla varmistaaksesi, että oikeat versiot asennetaan requirements.txt-tiedostosta.
- GitHub-tili - Pääsy GitHub Models Marketplaceen
- Azure-tilaus - Pääsy Azure AI Foundryyn
- Azure AI Foundry -tili - Pääsy Azure AI Agent Serviceen
Olemme sisällyttäneet requirements.txt-tiedoston tämän repositorion juureen, joka sisältää kaikki tarvittavat Python-paketit koodiesimerkkien suorittamiseen.
Voit asentaa ne suorittamalla seuraavan komennon terminaalissasi repositorion juuressa:
pip install -r requirements.txt
Suosittelemme luomaan Python-virtuaaliympäristön välttääksesi konflikteja ja ongelmia.
VSCode-asennus
Varmista, että käytät oikeaa Python-versiota VSCode:ssa.
Asennus GitHub Models -esimerkeille
Vaihe 1: Hanki GitHubin henkilökohtainen käyttöoikeustoken (PAT)
Tämä kurssi hyödyntää GitHub Models Marketplacea, joka tarjoaa ilmaisen pääsyn suuriin kielimalleihin (LLM), joita käytät AI-agenttien rakentamiseen.
GitHub-mallien käyttämiseksi sinun on luotava GitHubin henkilökohtainen käyttöoikeustoken.
Tämä voidaan tehdä siirtymällä GitHub-tilillesi.
Noudata vähimmän oikeuden periaatetta luodessasi tokenia. Tämä tarkoittaa, että sinun tulisi antaa tokenille vain ne oikeudet, joita se tarvitsee tämän kurssin koodiesimerkkien suorittamiseen.
-
Valitse
Fine-grained tokens-vaihtoehto näytön vasemmasta reunasta siirtymällä Kehittäjäasetuksiin
Valitse sitten
Generate new token.
-
Anna tokenille kuvaava nimi, joka heijastaa sen tarkoitusta, jotta se on helppo tunnistaa myöhemmin.
🔐 Tokenin keston suositus
Suositeltu kesto: 30 päivää
Turvallisemman käytännön vuoksi voit valita lyhyemmän ajan, kuten 7 päivää 🛡️
Tämä on hyvä tapa asettaa henkilökohtainen tavoite ja suorittaa kurssi, kun oppimismotivaatiota riittää 🚀.
-
Rajoita tokenin käyttöoikeus haarautettuun repositorioon.
-
Rajoita tokenin oikeudet: Valitse Permissions-kohdassa Account-välilehti ja napsauta “+ Add permissions” -painiketta. Avautuvasta valikosta etsi Models ja valitse se.
-
Varmista tarvittavat oikeudet ennen tokenin luomista.
-
Ennen tokenin luomista varmista, että olet valmis tallentamaan sen turvalliseen paikkaan, kuten salasananhallintaohjelmaan, sillä sitä ei näytetä uudelleen luomisen jälkeen.
Kopioi juuri luomasi token. Lisää se nyt tämän kurssin mukana toimitettuun .env-tiedostoon.
Vaihe 2: Luo .env-tiedosto
Luo .env-tiedosto suorittamalla seuraava komento terminaalissasi.
cp .env.example .env
Tämä kopioi esimerkkitiedoston ja luo .env-tiedoston hakemistoosi, jossa täytät ympäristömuuttujien arvot.
Kopioidun tokenin kanssa avaa .env-tiedosto suosikkitekstieditorissasi ja liitä token GITHUB_TOKEN-kenttään.
Nyt sinun pitäisi pystyä suorittamaan tämän kurssin koodiesimerkit.
Asennus Azure AI Foundry- ja Azure AI Agent Service -esimerkeille
Vaihe 1: Hanki Azure-projektin päätepiste
Noudata ohjeita hubin ja projektin luomiseksi Azure AI Foundryssa täältä: Hub-resurssien yleiskatsaus
Kun olet luonut projektisi, sinun on hankittava projektisi yhteysmerkkijono.
Tämä voidaan tehdä siirtymällä projektisi Yleiskatsaus-sivulle Azure AI Foundry -portaalissa.
Vaihe 2: Luo .env-tiedosto
Luo .env-tiedosto suorittamalla seuraava komento terminaalissasi.
cp .env.example .env
Tämä kopioi esimerkkitiedoston ja luo .env-tiedoston hakemistoosi, jossa täytät ympäristömuuttujien arvot.
Kopioidun tokenin kanssa avaa .env-tiedosto suosikkitekstieditorissasi ja liitä token PROJECT_ENDPOINT-kenttään.
Vaihe 3: Kirjaudu sisään Azureen
Turvallisuuskäytännön mukaisesti käytämme avaimetonta todennusta todennukseen Azure OpenAI:hin Microsoft Entra ID:n avulla.
Avaa seuraavaksi terminaali ja suorita az login --use-device-code kirjautuaksesi Azure-tilillesi.
Kun olet kirjautunut sisään, valitse tilauksesi terminaalissa.
Lisäympäristömuuttujat - Azure Search ja Azure OpenAI
Agentic RAG -oppitunnilla - Oppitunti 5 - on esimerkkejä, jotka käyttävät Azure Searchia ja Azure OpenAI:ta.
Jos haluat suorittaa nämä esimerkit, sinun on lisättävä seuraavat ympäristömuuttujat .env-tiedostoosi:
Yleiskatsaus-sivu (Projekti)
AZURE_SUBSCRIPTION_ID- Tarkista Projektin tiedot projektisi Yleiskatsaus-sivulta.AZURE_AI_PROJECT_NAME- Katso projektisi Yleiskatsaus-sivun yläosasta.AZURE_OPENAI_SERVICE- Löydät tämän Sisältyvät ominaisuudet -välilehdeltä Azure OpenAI Service -kohdasta Yleiskatsaus-sivulla.
Hallintakeskus
AZURE_OPENAI_RESOURCE_GROUP- Siirry Projektin ominaisuudet -kohtaan Yleiskatsaus-sivulla Hallintakeskuksessa.GLOBAL_LLM_SERVICE- Liitetyt resurssit -kohdassa löydät Azure AI Services -yhteyden nimen. Jos sitä ei ole listattu, tarkista Azure-portaalista resurssiryhmästäsi AI Services -resurssin nimi.
Mallit + Päätepisteet -sivu
AZURE_OPENAI_EMBEDDING_DEPLOYMENT_NAME- Valitse upotusmallisi (esim.text-embedding-ada-002) ja merkitse muistiin Deployment name mallin tiedoista.AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME- Valitse keskustelumallisi (esim.gpt-4o-mini) ja merkitse muistiin Deployment name mallin tiedoista.
Azure-portaali
AZURE_OPENAI_ENDPOINT- Etsi Azure AI Services, napsauta sitä, siirry Resurssien hallinta, Avaimet ja päätepiste, selaa alas kohtaan “Azure OpenAI endpoints” ja kopioi se, jossa lukee “Language APIs”.AZURE_OPENAI_API_KEY- Samalta näytöltä kopioi AVAIN 1 tai AVAIN 2.AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT- Etsi Azure AI Search -resurssi, napsauta sitä ja katso Yleiskatsaus.AZURE_SEARCH_API_KEY- Siirry sitten Asetukset ja sitten Avaimet kopioidaksesi ensisijaisen tai toissijaisen hallinta-avaimen.
Ulkoinen verkkosivu
AZURE_OPENAI_API_VERSION- Vieraile API-version elinkaari -sivulla kohdassa Latest GA API release.
Avaimeton todennus
Sen sijaan, että kovakoodaisimme tunnistetietosi, käytämme avaimetonta yhteyttä Azure OpenAI:hin. Tätä varten tuomme DefaultAzureCredential-luokan ja kutsumme myöhemmin DefaultAzureCredential-funktiota saadaksemme tunnistetiedot.
from azure.identity import DefaultAzureCredential, InteractiveBrowserCredential
Jäikö jokin epäselväksi?
Jos kohtaat ongelmia tämän asennuksen kanssa, liity meidän
Seuraava Oppitunti
Olet nyt valmis suorittamaan tämän kurssin koodin. Mukavia oppimishetkiä AI-agenttien maailmassa!
Johdanto AI-agentteihin ja agenttien käyttötapauksiin
Vastuuvapauslauseke:
Tämä asiakirja on käännetty käyttämällä tekoälypohjaista käännöspalvelua Co-op Translator. Vaikka pyrimme tarkkuuteen, huomioithan, että automaattiset käännökset voivat sisältää virheitä tai epätarkkuuksia. Alkuperäistä asiakirjaa sen alkuperäisellä kielellä tulisi pitää ensisijaisena lähteenä. Kriittisen tiedon osalta suositellaan ammattimaista ihmiskäännöstä. Emme ole vastuussa väärinkäsityksistä tai virhetulkinnoista, jotka johtuvat tämän käännöksen käytöstä.