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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を説明します。

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、コース教材の独自バージョンを作成し、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してリポジトリをフォークできます：
リポジトリをフォークする

これで、以下のリンクにこのコースのフォーク版が作成されます：

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としてラベル付け) 2) AutoGen Framework + GitHub Models Marketplace (autogen.ipynbとしてラベル付け)

Azureサブスクリプションが必要: 3) Azure AI Foundry + Azure AI Agent Service (azureaiagent.ipynbとしてラベル付け)

3つの例をすべて試してみて、自分に最適なものを見つけることをお勧めします。

選択したオプションに応じて、以下のセットアップ手順が異なります。

必要条件

この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。

以下のコマンドをターミナルでリポジトリのルートで実行することでインストールできます：

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個人アクセストークン(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個人アクセストークンを作成する必要があります。

GitHubアカウントの個人アクセストークン設定に移動して作成できます。

トークンを作成する際は、最小権限の原則に従ってください。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. 開発者設定に移動し、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。

    🔐 トークンの有効期間の推奨

    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 🛡️
    これは個人的な目標を設定し、学習の勢いを維持しながらコースを完了する素晴らしい方法です 🚀。

    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。

    フォークリポジトリへのスコープ制限

  4. トークンの権限を制限します: PermissionsタブでAccount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トークンを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ファイルを作成します。

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ます。
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、ハブリソースの概要を参照してください。

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ファイルを作成します。

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ます。

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ます。

ログイン後、ターミナルでサブスクリプションを選択します。

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ある場合は、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学びましょう！

AIエージェントとエージェントのユースケースの紹介

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