השיעור הזה יעסוק כיצד להפעיל את דוגמאות הקוד של הקורס הזה.
לפני שאתם מתחילים לשכפל את המאגר שלכם, הצטרפו לערוץ AI Agents For Beginners Discord כדי לקבל עזרה בהגדרה, לשאול שאלות על הקורס או להתחבר ללומדים אחרים.
כדי להתחיל, אנא שכפלו או צרו Fork למאגר GitHub. זה ייצור גרסה משלכם של חומרי הקורס כך שתוכלו להפעיל, לבדוק ולשנות את הקוד!
ניתן לעשות זאת על ידי לחיצה על הקישור ל
הקורס הזה מציע סדרת מחברות Jupyter שתוכלו להפעיל כדי לקבל ניסיון מעשי בבניית סוכני AI.
דוגמאות הקוד משתמשות באחת מהאפשרויות הבאות:
דורש חשבון GitHub - חינם:
1) Semantic Kernel Agent Framework + GitHub Models Marketplace. מסומן כ-(semantic-kernel.ipynb) 2) AutoGen Framework + GitHub Models Marketplace. מסומן כ-(autogen.ipynb)
דורש מנוי Azure: 3) Azure AI Foundry + Azure AI Agent Service. מסומן כ-(azureaiagent.ipynb)
אנו ממליצים לכם לנסות את כל שלושת סוגי הדוגמאות כדי לראות מה עובד הכי טוב עבורכם.
האפשרות שתבחרו תקבע אילו שלבי הגדרה תצטרכו לבצע בהמשך:
הכללנו קובץ requirements.txt
בתיקיית השורש של המאגר הזה שמכיל את כל חבילות ה-Python הנדרשות להפעלת דוגמאות הקוד.
ניתן להתקין אותן על ידי הפעלת הפקודה הבאה בטרמינל בתיקיית השורש של המאגר:
pip install -r requirements.txt
אנו ממליצים ליצור סביבה וירטואלית של Python כדי להימנע מקונפליקטים ובעיות.
ודאו שאתם משתמשים בגרסה הנכונה של Python ב-VSCode.
הקורס הזה משתמש ב-GitHub Models Marketplace, המספק גישה חינמית למודלים של שפה גדולה (LLMs) שתשתמשו בהם לבניית סוכני AI.
כדי להשתמש ב-GitHub Models, תצטרכו ליצור GitHub Personal Access Token.
ניתן לעשות זאת על ידי מעבר ל
בחשבון GitHub שלכם.
אנא עקבו אחר Principle of Least Privilege בעת יצירת הטוקן. המשמעות היא שעליכם לתת לטוקן רק את ההרשאות שהוא צריך כדי להפעיל את דוגמאות הקוד בקורס הזה.
בחרו באפשרות Fine-grained tokens
בצד השמאלי של המסך על ידי מעבר ל-Developer settings
לאחר מכן בחרו Generate new token
.
הזינו שם תיאורי לטוקן שלכם שמשקף את מטרתו, כך שיהיה קל לזהות אותו מאוחר יותר.
🔐 המלצה על משך הטוקן
משך מומלץ: 30 ימים
עבור גישה מאובטחת יותר, תוכלו לבחור תקופה קצרה יותר—כמו 7 ימים 🛡️
זו דרך מצוינת להציב יעד אישי ולהשלים את הקורס בזמן שהמומנטום הלימודי שלכם גבוה 🚀.
הגבילו את טווח הטוקן ל-Fork של המאגר הזה.
הגבלות על הרשאות הטוקן: תחת Permissions, לחצו על לשונית Account, ולחצו על כפתור “+ Add permissions”. תופיע תיבת בחירה. חפשו Models וסמנו את התיבה עבורו.
ודאו את ההרשאות הנדרשות לפני יצירת הטוקן.
לפני יצירת הטוקן, ודאו שאתם מוכנים לשמור את הטוקן במקום מאובטח כמו כספת מנהל סיסמאות, מכיוון שהוא לא יוצג שוב לאחר יצירתו.
העתיקו את הטוקן החדש שיצרתם זה עתה. כעת תוסיפו אותו לקובץ .env
הכלול בקורס הזה.
.env
כדי ליצור את קובץ .env
שלכם, הפעילו את הפקודה הבאה בטרמינל.
cp .env.example .env
זה יעתיק את קובץ הדוגמה ויצור .env
בתיקייה שלכם, שם תמלאו את הערכים עבור משתני הסביבה.
עם הטוקן שהועתק, פתחו את קובץ .env
בעורך הטקסט המועדף עליכם והדביקו את הטוקן בשדה GITHUB_TOKEN
.
כעת תוכלו להפעיל את דוגמאות הקוד של הקורס הזה.
עקבו אחר השלבים ליצירת hub ופרויקט ב-Azure AI Foundry שנמצאים כאן: Hub resources overview
לאחר שיצרתם את הפרויקט שלכם, תצטרכו להשיג את מחרוזת החיבור עבור הפרויקט שלכם.
ניתן לעשות זאת על ידי מעבר לדף Overview של הפרויקט שלכם בפורטל Azure AI Foundry.
.env
כדי ליצור את קובץ .env
שלכם, הפעילו את הפקודה הבאה בטרמינל.
cp .env.example .env
זה יעתיק את קובץ הדוגמה ויצור .env
בתיקייה שלכם, שם תמלאו את הערכים עבור משתני הסביבה.
עם הטוקן שהועתק, פתחו את קובץ .env
בעורך הטקסט המועדף עליכם והדביקו את הטוקן בשדה PROJECT_ENDPOINT
.
כחלק מהמלצות אבטחה, נשתמש ב-keyless authentication כדי להתחבר ל-Azure OpenAI עם Microsoft Entra ID.
לאחר מכן, פתחו טרמינל והפעילו az login --use-device-code
כדי להתחבר לחשבון Azure שלכם.
לאחר שהתחברתם, בחרו את המנוי שלכם בטרמינל.
עבור שיעור Agentic RAG - שיעור 5 - יש דוגמאות שמשתמשות ב-Azure Search וב-Azure OpenAI.
אם תרצו להפעיל את הדוגמאות הללו, תצטרכו להוסיף את משתני הסביבה הבאים לקובץ .env
שלכם:
AZURE_SUBSCRIPTION_ID
- בדקו Project details בדף Overview של הפרויקט שלכם.
AZURE_AI_PROJECT_NAME
- הסתכלו בראש דף Overview של הפרויקט שלכם.
AZURE_OPENAI_SERVICE
- מצאו זאת בלשונית Included capabilities עבור Azure OpenAI Service בדף Overview.
AZURE_OPENAI_RESOURCE_GROUP
- עברו ל-Project properties בדף Overview של Management Center.
GLOBAL_LLM_SERVICE
- תחת Connected resources, מצאו את שם החיבור של Azure AI Services. אם לא מופיע, בדקו את Azure portal תחת קבוצת המשאבים שלכם עבור שם משאבי AI Services.
AZURE_OPENAI_EMBEDDING_DEPLOYMENT_NAME
- בחרו את מודל ההטמעה שלכם (לדוגמה, text-embedding-ada-002
) ורשמו את Deployment name מפרטי המודל.
AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME
- בחרו את מודל הצ’אט שלכם (לדוגמה, gpt-4o-mini
) ורשמו את Deployment name מפרטי המודל.
AZURE_OPENAI_ENDPOINT
- חפשו Azure AI services, לחצו עליו, ואז עברו ל-Resource Management, Keys and Endpoint, גללו למטה ל-“Azure OpenAI endpoints”, והעתיקו את זה שאומר “Language APIs”.
AZURE_OPENAI_API_KEY
- מאותו מסך, העתיקו KEY 1 או KEY 2.
AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT
- מצאו את משאב Azure AI Search שלכם, לחצו עליו, וראו Overview.
AZURE_SEARCH_API_KEY
- לאחר מכן עברו ל-Settings ואז ל-Keys כדי להעתיק את המפתח הראשי או המשני של מנהל המערכת.
AZURE_OPENAI_API_VERSION
- בקרו בדף API version lifecycle תחת Latest GA API release.במקום להכניס את האישורים שלכם ישירות, נשתמש בחיבור ללא מפתח עם Azure OpenAI. לשם כך, נייבא את DefaultAzureCredential
ונקרא לפונקציה DefaultAzureCredential
כדי לקבל את האישורים.
from azure.identity import DefaultAzureCredential, InteractiveBrowserCredential
אם יש לכם בעיות בהפעלת ההגדרה הזו, הצטרפו ל
או.
כעת אתם מוכנים להפעיל את הקוד עבור הקורס הזה. למידה מהנה על עולם סוכני ה-AI!
מבוא לסוכני AI ושימושים אפשריים
כתב ויתור:
מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום מבוסס בינה מלאכותית Co-op Translator. למרות שאנו שואפים לדיוק, יש לקחת בחשבון שתרגומים אוטומטיים עשויים להכיל שגיאות או אי דיוקים. המסמך המקורי בשפתו המקורית צריך להיחשב כמקור סמכותי. עבור מידע קריטי, מומלץ להשתמש בתרגום מקצועי על ידי אדם. איננו נושאים באחריות לאי הבנות או לפרשנויות שגויות הנובעות משימוש בתרגום זה.