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コースセットアップ

はじめに

このレッスンでは、このコースのコードサンプルを実行する方法について説明します。

他の学習者と交流し、助けを得る

リポジトリをクローンする前に、AI Agents For Beginners Discordチャンネルに参加してください。セットアップに関するヘルプやコースに関する質問、他の学習者との交流ができます。

リポジトリをクローンまたはフォークする

まず、GitHubリポジトリをクローンまたはフォークしてください。これにより、コース教材の自分専用のバージョンが作成され、コードを実行、テスト、調整することができます。

以下のリンクをクリックすることで実行できます。

フォークされたリポジトリ

コードの実行

このコースでは、AIエージェントを構築する実践的な経験を得るための一連のJupyter Notebookを提供しています。

コードサンプルは以下のいずれかを使用します：

GitHubアカウントが必要 - 無料:

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

Azureサブスクリプションが必要: 3) Azure AI Foundry + Azure AI Agent Service (azureaiagent.ipynb)

3つの例をすべて試してみることをお勧めします。どれが自分に最適かを確認してください。

選択したオプションによって、以下のセットアップ手順が異なります。

必要条件

リポジトリのルートには、コードサンプルを実行するために必要なPythonパッケージを含むrequirements.txtファイルが含まれています。

以下のコマンドをリポジトリのルートでターミナルに入力してインストールしてください：

pip install -r requirements.txt

Python仮想環境を作成することをお勧めします。これにより、競合や問題を回避できます。

VSCodeのセットアップ

VSCodeで正しいバージョンのPythonを使用していることを確認してください。

image

GitHub Modelsを使用したサンプルのセットアップ

ステップ1: GitHub Personal Access Token (PAT)を取得する

このコースではGitHub Models Marketplaceを利用し、AIエージェントを構築するために使用する大規模言語モデル（LLM）への無料アクセスを提供します。

GitHub Modelsを使用するには、GitHub Personal Access Tokenを作成する必要があります。

GitHubアカウントで以下の手順を実行してください。

最小権限の原則に従ってトークンを作成してください。つまり、このコースのコードサンプルを実行するために必要な権限のみをトークンに付与するべきです。

  1. Developer settingsに移動し、画面左側のFine-grained tokensオプションを選択します。

    次にGenerate new tokenを選択します。

    トークン生成

  2. トークンの目的を反映した説明的な名前を入力し、後で簡単に識別できるようにします。

    🔐 トークンの推奨有効期間

    推奨期間: 30日
    より安全な設定を希望する場合は、7日などの短期間を選択することもできます 🛡️
    これにより、学習の勢いを維持しながらコースを完了する目標を設定できます 🚀。

    トークン名と有効期限

  3. トークンのスコープをこのリポジトリのフォークに限定します。

    スコープをフォークリポジトリに限定

  4. トークンの権限を制限します: Permissionsの下でAccountタブをクリックし、+ Add permissionsボタンをクリックします。ドロップダウンが表示されます。Modelsを検索し、チェックボックスをオンにしてください。 Models権限を追加

  5. トークンを生成する前に、必要な権限を確認してください。 権限確認

  6. トークンを生成する前に、パスワードマネージャーの保管庫など安全な場所に保存する準備ができていることを確認してください。生成後は再表示されません。 トークンを安全に保存

作成した新しいトークンをコピーしてください。このトークンをこのコースに含まれる.envファイルに追加します。

ステップ2: .envファイルを作成する

ターミナルで以下のコマンドを実行して.envファイルを作成してください。

cp .env.example .env

これにより、例のファイルがコピーされ、ディレクトリ内に.envファイルが作成されます。このファイルに環境変数の値を入力します。

コピーしたトークンを使用して、お気に入りのテキストエディタで.envファイルを開き、GITHUB_TOKENフィールドにトークンを貼り付けてください。 GitHubトークンフィールド

これで、このコースのコードサンプルを実行できるようになります。

Azure AI FoundryとAzure AI Agent Serviceを使用したサンプルのセットアップ

ステップ1: Azureプロジェクトのエンドポイントを取得する

Azure AI Foundryでハブとプロジェクトを作成する手順については、Hub resources overviewをご覧ください。

プロジェクトを作成したら、プロジェクトの接続文字列を取得する必要があります。

これは、Azure AI Foundryポータルのプロジェクトの概要ページに移動することで行えます。

プロジェクト接続文字列

ステップ2: .envファイルを作成する

ターミナルで以下のコマンドを実行して.envファイルを作成してください。

cp .env.example .env

これにより、例のファイルがコピーされ、ディレクトリ内に.envファイルが作成されます。このファイルに環境変数の値を入力します。

コピーしたトークンを使用して、お気に入りのテキストエディタで.envファイルを開き、PROJECT_ENDPOINTフィールドにトークンを貼り付けてください。

ステップ3: Azureにサインインする

セキュリティのベストプラクティスとして、Microsoft Entra IDを使用してAzure OpenAIに認証するためにキーなし認証を使用します。

次に、ターミナルを開き、az login --use-device-codeを実行してAzureアカウントにサインインしてください。

ログイン後、ターミナルでサブスクリプションを選択してください。

追加の環境変数 - Azure SearchとAzure OpenAI

エージェント型RAGレッスン - レッスン5 - では、Azure SearchとAzure OpenAIを使用するサンプルがあります。

これらのサンプルを実行するには、以下の環境変数を.envファイルに追加する必要があります：

概要ページ（プロジェクト）

管理センター

モデル + エンドポイントページ

Azureポータル

外部ウェブページ

キーなし認証のセットアップ

資格情報をハードコードする代わりに、Azure OpenAIとのキーなし接続を使用します。そのためにDefaultAzureCredentialをインポートし、後でDefaultAzureCredential関数を呼び出して資格情報を取得します。

from azure.identity import DefaultAzureCredential, InteractiveBrowserCredential

どこかでつまずいた場合

セットアップを実行する際に問題が発生した場合は、Azure AI Community Discord に参加するか、問題を作成してください。

次のレッスン

これで、このコースのコードを実行する準備が整いました。AI エージェントの世界について、さらに詳しく学んでいきましょう！

AIエージェントとその活用事例の紹介

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