ai-agents-for-beginners

הגדרת הקורס

מבוא

השיעור הזה יעסוק כיצד להפעיל את דוגמאות הקוד של הקורס.

הצטרפות ללומדים אחרים וקבלת עזרה

לפני שתתחילו לשכפל את המאגר שלכם, הצטרפו לערוץ ה-Discord AI Agents For Beginners כדי לקבל עזרה בהגדרה, לשאול שאלות על הקורס או להתחבר ללומדים אחרים.

שכפול או יצירת Fork למאגר הזה

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-יצירת Fork למאגר.

כעת אמורה להיות לכם גרסת Fork משלכם של הקורס בקישור הבא:

הפעלת הקוד

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:

דרישות

• Python 3.12+

  • NOTE: אם אין לכם Python3.12 מותקן, ודאו שאתם מתקינים אותו. לאחר מכן צרו את ה-venv שלכם באמצעות python3.12 כדי להבטיח שהגרסאות הנכונות יותקנו מקובץ requirements.txt.

    דוגמה

    יצירת ספריית Python venv:

    python3 -m venv venv
    

    לאחר מכן הפעילו את סביבת venv עבור:

    macOS ו-Linux

    source venv/bin/activate
    

    Windows

    venv\Scripts\activate
    

• חשבון GitHub - לגישה ל-GitHub Models Marketplace
• מנוי Azure - לגישה ל-Azure AI Foundry
• חשבון Azure AI Foundry - לגישה ל-Azure AI Agent Service

הוספנו קובץ requirements.txt בתיקיית השורש של המאגר הזה שמכיל את כל חבילות ה-Python הנדרשות להפעלת דוגמאות הקוד.

ניתן להתקין אותן על ידי הרצת הפקודה הבאה בטרמינל בתיקיית השורש של המאגר:

pip install -r requirements.txt

אנו ממליצים ליצור סביבת Python וירטואלית כדי להימנע מקונפליקטים ובעיות.

הגדרת VSCode

ודאו שאתם משתמשים בגרסה הנכונה של Python ב-VSCode.

הגדרה לדוגמאות באמצעות מודלים של GitHub

שלב 1: קבלת GitHub Personal Access Token (PAT)

הקורס הזה משתמש ב-GitHub Models Marketplace, שמספק גישה חינמית למודלים של שפה גדולה (LLMs) שתשתמשו בהם לבניית סוכני AI.

כדי להשתמש במודלים של GitHub, תצטרכו ליצור GitHub Personal Access Token.

ניתן לעשות זאת על ידי מעבר ל-הגדרות Personal Access Tokens בחשבון GitHub שלכם.

אנא עקבו אחר עקרון המינימום הנדרש בעת יצירת הטוקן. המשמעות היא שעליכם לתת לטוקן רק את ההרשאות שהוא צריך כדי להפעיל את דוגמאות הקוד בקורס הזה.

1. בחרו באפשרות Fine-grained tokens בצד השמאלי של המסך על ידי מעבר ל-Developer settings
   

   לאחר מכן בחרו Generate new token.

   

2. הזינו שם תיאורי לטוקן שלכם שמשקף את מטרתו, כך שיהיה קל לזהות אותו מאוחר יותר.

   🔐 המלצה על משך הטוקן

   משך מומלץ: 30 ימים
   למען אבטחה גבוהה יותר, תוכלו לבחור תקופה קצרה יותר—כמו 7 ימים 🛡️
   זו דרך מצוינת להציב יעד אישי ולהשלים את הקורס בזמן שהמומנטום הלימודי שלכם גבוה 🚀.

   

3. הגבילו את טווח הטוקן ל-Fork של המאגר הזה.

   

4. הגבלות על הרשאות הטוקן: תחת Permissions, לחצו על לשונית Account, ולחצו על כפתור “+ Add permissions”. יופיע תפריט נפתח. חפשו Models וסמנו את התיבה עבורו.
   

5. ודאו את ההרשאות הנדרשות לפני יצירת הטוקן.

6. 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. כעת תוסיפו אותו לקובץ .env הכלול בקורס הזה.

שלב 2: יצירת קובץ .env

כדי ליצור את קובץ .env, הריצו 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 שהעתקתם, פתחו את קובץ .env בעורך הטקסט המועדף עליכם והדביקו את הטוקן בשדה GITHUB_TOKEN.

כעת תוכלו להפעיל את דוגמאות הקוד של הקורס הזה.

הגדרה לדוגמאות באמצעות Azure AI Foundry ו-Azure AI Agent Service

שלב 1: קבלת נקודת הקצה של פרויקט Azure שלכם

עקבו אחר השלבים ליצירת Hub ופרויקט ב-Azure AI Foundry כאן: סקירת משאבי Hub

לאחר שיצרתם את הפרויקט שלכם, תצטרכו לקבל את מחרוזת החיבור עבור הפרויקט.

ניתן לעשות זאת על ידי מעבר לדף Overview של הפרויקט שלכם בפורטל Azure AI Foundry.

שלב 2: יצירת קובץ .env

כדי ליצור את קובץ .env, הריצו 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 שהעתקתם, פתחו את קובץ .env בעורך הטקסט המועדף עליכם והדביקו את הטוקן בשדה PROJECT_ENDPOINT.

שלב 3: התחברות ל-Azure

כחלק מהמלצות אבטחה, נשתמש ב-אימות ללא מפתח כדי להתחבר ל-Azure OpenAI עם Microsoft Entra ID.

לאחר מכן, פתחו טרמינל והריצו az login --use-device-code כדי להתחבר לחשבון Azure שלכם.

לאחר שהתחברתם, בחרו את המנוי שלכם בטרמינל.

משתני סביבה נוספים - Azure Search ו-Azure OpenAI

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:

דף סקירה (פרויקט)

• 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.

מרכז ניהול

• 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 משאב AI Services.

דף מודלים + נקודות קצה

• 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.

פורטל Azure

• 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.

דף חיצוני

• AZURE_OPENAI_API_VERSION - בקרו בדף מחזור חיי גרסאות API תחת Latest GA API release.

הגדרת אימות ללא מפתח

במקום לקודד את האישורים שלכם, נשתמש בחיבור ללא מפתח עם Azure OpenAI. לשם כך, נייבא DefaultAzureCredential ולאחר מכן נקרא לפונקציה DefaultAzureCredential כדי לקבל את האישורים.

from azure.identity import DefaultAzureCredential, InteractiveBrowserCredential

נתקעתם איפשהו?

אם יש לכם בעיות בהפעלת ההגדרה הזו, הצטרפו ל-Azure AI Community Discord או צרו בעיה.

השיעור הבא

כעת אתם מוכנים להפעיל את הקוד של הקורס הזה. למידה מהנה על עולם סוכני ה-AI!

מבוא לסוכני AI ושימושים

---

כתב ויתור:
מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום מבוסס AI 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. אנו לא נושאים באחריות לאי הבנות או לפרשנויות שגויות הנובעות משימוש בתרגום זה.

This site is open source. Improve this page.