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Configurazione del Corso

Introduzione

Questa lezione coprirà come eseguire gli esempi di codice di questo corso.

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Clona o Fai il Fork di Questo Repository

Per iniziare, clona o fai il fork del repository GitHub. Questo ti permetterà di avere una tua versione del materiale del corso per eseguire, testare e modificare il codice!

Puoi farlo cliccando sul link per

Dovresti ora avere la tua versione forkata di questo corso al seguente link:

Forked Repo

Esecuzione del Codice

Questo corso offre una serie di Jupyter Notebook che puoi eseguire per ottenere esperienza pratica nella creazione di AI Agents.

Gli esempi di codice utilizzano:

Richiede un Account GitHub - Gratuito:

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

Richiede un Abbonamento Azure: 3) Azure AI Foundry + Azure AI Agent Service. Etichettato come (azureaiagent.ipynb)

Ti incoraggiamo a provare tutti e tre i tipi di esempi per vedere quale funziona meglio per te.

Qualunque opzione tu scelga, determinerà quali passaggi di configurazione dovrai seguire di seguito:

Requisiti

Abbiamo incluso un file requirements.txt nella radice di questo repository che contiene tutti i pacchetti Python richiesti per eseguire gli esempi di codice.

Puoi installarli eseguendo il seguente comando nel terminale alla radice del repository:

pip install -r requirements.txt

Consigliamo di creare un ambiente virtuale Python per evitare conflitti e problemi.

Configurazione di VSCode

Assicurati di utilizzare la versione corretta di Python in VSCode.

image

Configurazione per Esempi con Modelli GitHub

Passaggio 1: Recupera il tuo GitHub Personal Access Token (PAT)

Questo corso utilizza il GitHub Models Marketplace, che offre accesso gratuito a Large Language Models (LLMs) che utilizzerai per creare AI Agents.

Per utilizzare i modelli GitHub, dovrai creare un GitHub Personal Access Token.

Puoi farlo accedendo al tuo account GitHub.

Segui il Principio del Minimo Privilegio quando crei il tuo token. Questo significa che dovresti assegnare al token solo le autorizzazioni necessarie per eseguire gli esempi di codice di questo corso.

  1. Seleziona l’opzione Fine-grained tokens sul lato sinistro dello schermo accedendo a Developer settings

    Poi seleziona Generate new token.

    Generate Token

  2. Inserisci un nome descrittivo per il tuo token che rifletta il suo scopo, rendendolo facile da identificare in seguito.

    🔐 Raccomandazione sulla Durata del Token

    Durata raccomandata: 30 giorni
    Per una maggiore sicurezza, puoi optare per un periodo più breve, come 7 giorni 🛡️
    È un ottimo modo per fissare un obiettivo personale e completare il corso mentre il tuo slancio di apprendimento è alto 🚀.

    Token Name and Expiration

  3. Limita l’ambito del token al tuo fork di questo repository.

    Limit scope to fork repository

  4. Restringi le autorizzazioni del token: Sotto Permissions, clicca sulla scheda Account e premi il pulsante “+ Add permissions”. Apparirà un menu a tendina. Cerca Models e seleziona la casella corrispondente. Add Models Permission

  5. Verifica le autorizzazioni richieste prima di generare il token. Verify Permissions

  6. Prima di generare il token, assicurati di essere pronto a conservarlo in un luogo sicuro come un gestore di password, poiché non sarà mostrato di nuovo dopo la sua creazione. Store Token Securely

Copia il nuovo token che hai appena creato. Ora lo aggiungerai al file .env incluso in questo corso.

Passaggio 2: Crea il tuo File .env

Per creare il file .env, esegui il seguente comando nel terminale.

cp .env.example .env

Questo copierà il file di esempio e creerà un .env nella tua directory, dove potrai inserire i valori per le variabili di ambiente.

Con il tuo token copiato, apri il file .env nel tuo editor di testo preferito e incolla il token nel campo GITHUB_TOKEN.
GitHub Token Field

Ora dovresti essere in grado di eseguire gli esempi di codice di questo corso.

Configurazione per Esempi con Azure AI Foundry e Azure AI Agent Service

Passaggio 1: Recupera il tuo Endpoint del Progetto Azure

Segui i passaggi per creare un hub e un progetto in Azure AI Foundry qui: Panoramica delle risorse Hub

Una volta creato il tuo progetto, dovrai recuperare la stringa di connessione per il tuo progetto.

Puoi farlo accedendo alla pagina Overview del tuo progetto nel portale Azure AI Foundry.

Project Connection String

Passaggio 2: Crea il tuo File .env

Per creare il file .env, esegui il seguente comando nel terminale.

cp .env.example .env

Questo copierà il file di esempio e creerà un .env nella tua directory, dove potrai inserire i valori per le variabili di ambiente.

Con il tuo token copiato, apri il file .env nel tuo editor di testo preferito e incolla il token nel campo PROJECT_ENDPOINT.

Passaggio 3: Accedi ad Azure

Come buona pratica di sicurezza, utilizzeremo l’autenticazione senza chiavi per autenticarti ad Azure OpenAI con Microsoft Entra ID.

Successivamente, apri un terminale ed esegui az login --use-device-code per accedere al tuo account Azure.

Una volta effettuato l’accesso, seleziona il tuo abbonamento nel terminale.

Variabili di Ambiente Aggiuntive - Azure Search e Azure OpenAI

Per la lezione Agentic RAG - Lezione 5 - ci sono esempi che utilizzano Azure Search e Azure OpenAI.

Se desideri eseguire questi esempi, dovrai aggiungere le seguenti variabili di ambiente al tuo file .env:

Pagina Overview (Progetto)

Centro di Gestione

Pagina Modelli + Endpoint

Portale Azure

Pagina Esterna

Configurazione dell’autenticazione senza chiavi

Piuttosto che codificare le tue credenziali, utilizzeremo una connessione senza chiavi con Azure OpenAI. Per farlo, importeremo DefaultAzureCredential e successivamente chiameremo la funzione DefaultAzureCredential per ottenere le credenziali.

from azure.identity import DefaultAzureCredential, InteractiveBrowserCredential

Bloccato da Qualche Parte?

Se hai problemi con questa configurazione, entra nel nostro

Prossima Lezione

Ora sei pronto per eseguire il codice di questo corso. Buon apprendimento sul mondo degli AI Agents!

Introduzione agli AI Agents e ai Casi d’Uso degli Agent

Disclaimer:
Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica Co-op Translator. Sebbene ci impegniamo per garantire l’accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche potrebbero contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si consiglia una traduzione professionale eseguita da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall’uso di questa traduzione.

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