ai-agents-for-beginners

ਕੋਰਸ ਸੈਟਅੱਪ

ਪਰਿਚਯ

ਇਹ ਪਾਠ ਇਸ ਕੋਰਸ ਦੇ ਕੋਡ ਸੈਂਪਲ ਚਲਾਉਣ ਬਾਰੇ ਕਵਰ ਕਰੇਗਾ।

ਹੋਰ ਸਿੱਖਿਅਕਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੋ ਅਤੇ ਮਦਦ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ

ਆਪਣਾ ਰੀਪੋ ਕਲੋਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੈਟਅੱਪ ਸਮੱਸਿਆ ਲਈ, ਕੋਰਸ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਵੀ ਸਵਾਲ ਪੱਚਣ ਜਾਂ ਹੋਰ ਸਿੱਖਿਅਕਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਲਈ, AI Agents For Beginners Discord channel ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੋਵੋ।

ਇਸ ਰੀਪੋ ਨੂੰ ਕਲੋਨ ਜਾਂ ਫੋਰਕ ਕਰੋ

ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਗਿਟਹੱਬ ਰੀਪੋਜ਼ਿਟਰੀ ਨੂੰ ਕਲੋਨ ਜਾਂ ਫੋਰਕ ਕਰੋ। ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੋਰਸ ਮਟੀਰੀਅਲ ਦਾ ਆਪਣਾ ਵਰਜ਼ਨ ਮਿਲੇਗਾ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਚਲਾ, ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਕਰ ਸਕੋਂਗੇ!

ਇਹ ਕੰਮ ਇਸ ਲਿੰਕ ‘ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਫੋਰਕ ਕਰੋ

ਹੁਣ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇਸ ਕੋਰਸ ਦਾ ਨਿਜੀ ਫੋਰਕਡ ਵਰਜ਼ਨ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਲਿੰਕ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ:

Forked Repo

ਸ਼ੈਲੋ ਕਲੋਨ (ਵਰਕਸ਼ਾਪ / ਕੋਡਸਪੇਸ ਲਈ ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ)

ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪੂਰੀ ਹਿਸਟਰੀ ਅਤੇ ਸਾਰੇ ਫਾਈਲਾਂ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਪੂਰਾ ਰੀਪੋਜ਼ਿਟਰੀ ਵੱਡਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ (~3 GB)। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੋ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਪਾਠਾਂ ਦੇ ਫੋਲਡਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਸ਼ੈਲੋ ਕਲੋਨ (ਜਾਂ ਸਪਰਸ ਕਲੋਨ) ਪਿਛਲੀ ਹਿਸਟਰੀ ਦੀ ਕਟੌਤੀ ਕਰਕੇ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਬਲਾਬਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ ਉਸ ਡਾਊਨਲੋਡ ਤੋਂ ਬਚਾਅ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਜਲਦੀ ਸ਼ੈਲੋ ਕਲੋਨ — ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਹਿਸਟਰੀ, ਸਾਰੇ ਫਾਈਲਾਂ

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਕਮਾਂਡਾਂ ਵਿੱਚ <your-username> ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਆਪਣੇ ਫੋਰਕ URL (ਜਾਂ ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚਾਹੀਦਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਅਪਸਟ੍ਰੀਮ URL) ਰੱਖੋ।

ਸਿਰਫ ਨਵੀਤਮ ਕਮਿੱਟ ਹਿਸਟਰੀ ਕਲੋਨ ਕਰਨ ਲਈ (ਛੋਟਾ ਡਾਊਨਲੋਡ):

git clone --depth 1 https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git

ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਬ੍ਰਾਂਚ ਨੂੰ ਕਲੋਨ ਕਰਨ ਲਈ:

git clone --depth 1 --branch <branch-name> https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git

ਹਿੱਸਾ (ਸਪਰਸ) ਕਲੋਨ — ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਬਲਾਬ + ਸਿਰਫ ਚੁਣੇ ਹੋਏ ਫੋਲਡਰ

ਇਹ ਹਿੱਸਾ ਕਲੋਨ ਅਤੇ ਸਪਰਸ-ਚੈੱਕਆਉਟ ਵਰਤਦਾ ਹੈ (Git 2.25+ ਲੋੜੀਂਦਾ ਅਤੇ ਆਧੁਨਿਕ Git ਸਮਰਥਿਤ):

git clone --depth 1 --filter=blob:none --sparse https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git

ਰੀਪੋ ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਜਾਓ:

cd ai-agents-for-beginners

ਫਿਰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਫੋਲਡਰ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ (ਹੇਠਾਂ ਦੋ ਫੋਲਡਰ ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਦਿੱਤੇ ਹਨ):

git sparse-checkout set 00-course-setup 01-intro-to-ai-agents

ਕਲੋਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੇਵਲ ਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਜਗ੍ਹਾ ਖਾਲੀ ਕਰਨੀ ਹੈ (ਕੋਈ Git ਹਿਸਟਰੀ ਨਹੀਂ), ਤਾਂ ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਰੀਪੋਜ਼ਿਟਰੀ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਮਿਟਾ ਦਿਓ (💀ਅਪ੍ਰਤਿ-ਹਟਾਊ — ਤੁਸੀਂ ਸਾਰੀ Git ਫੰਕਸ਼ਨਾਲਟੀ ਗੁਆ ਲਵੋਗੇ: ਕੋਈ ਕਮਿੱਟ, ਪੁੱਲ, ਪੁਸ਼, ਜਾਂ ਹਿਸਟਰੀ ਐਕਸੈਸ ਨਹੀਂ).

# ਜ਼ੈਸ਼/ਬੈਸ਼
rm -rf .git

# ਪਾਵਰਸ਼ੇੱਲ
Remove-Item -Recurse -Force .git

GitHub Codespaces ਦੀ ਵਰਤੋਂ (ਲੋਕਲ ਵੱਡੇ ਡਾਊਨਲੋਡ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ)

ਇਸ ਰੀਪੋ ਲਈ GitHub UI ਤੋਂ ਨਵਾਂ ਕੋਡਸਪੇਸ ਬਣਾਓ।
ਨਵੇਂ ਬਣੇ ਕੋਡਸਪੇਸ ਦੇ ਟਰਮੀਨਲ ਵਿੱਚ, ਉਪਰ ਦਿੱਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਸ਼ੈਲੋ/ਸਪਰਸ ਕਲੋਨ ਕਮਾਂਡ ਚਲਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ ਲੋੜੀਂਦੇ ਪਾਠ ਫੋਲਡਰ ਹੀ ਕੋਡਸਪੇਸ ਵਰਕਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਮਿਲਣ।
ਵਿਅਕਲਪਿਕ: ਕੋਡਸਪੇਸ ਅੰਦਰ ਕਲੋਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਵਾਧੂ ਜਗ੍ਹਾ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ .git ਨੂੰ ਹਟਾ ਸਕਦੇ ਹੋ (ਜੋ ਉਪਰ ਦਿੱਤੀਆਂ ਕਮਾਂਡਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ)।
ਨੋਟ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਰੀਪੋ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਕੋਡਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹਦੇ ਹੋ (ਵਿਨਾਂ ਵਾਧੂ ਕਲੋਨ ਦੇ), ਤਾਂ ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ ਕਿ ਕੋਡਸਪੇਸ devcontainer ਵਾਤਾਵਰਨ ਤਿਆਰ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਸੰਭਵ ਹੈ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਾਧਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਰਹੇ। ਨਵੇਂ ਕੋਡਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ੈਲੋ ਕਲੋਨ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਿਸਕ ਉਪਯੋਗ ਉੱਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਟਰੋਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਸੁਝਾਅ

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸੋਧ/ਕਮਿੱਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਫੋਰਕ ਦੇ URL ਨਾਲ ਕਲੋਨ URL ਰੱਖੋ।
ਜੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਤਹਾਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਿਸਟਰੀ ਜਾਂ ਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਫੈਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਸਪਰਸ-ਚੈੱਕਆਉਟ ਨੂੰ ਹੋਰ ਫੋਲਡਰ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰਨ ਲਈ ਅਜ਼ਮਾਈਂਦੇ ਹੋ।

ਕੋਡ ਚਲਾਉਣਾ

ਇਹ ਕੋਰਸ ਕਈ ਜੂਪਿਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚਲਾ ਕੇ AI ਏਜੰਟ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਹੱਥੋਂ-ਹੱਥ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਕੋਡ ਸੈਂਪਲਾਂ ਵਿੱਚ Microsoft Agent Framework (MAF) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ AzureAIProjectAgentProvider ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ Microsoft Foundry ਰਾਹੀਂ Azure AI Agent Service V2 (Responses API) ਨਾਲ ਜੁੜਦਾ ਹੈ।

ਸਾਰੇ ਪਾਇਥਨ ਨੋਟਬੁੱਕਜ਼ ਨੂੰ *-python-agent-framework.ipynb ਨਾਲ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।

ਲੋੜਾਂ

ਪਾਇਥਨ 3.12+
- ਨੋਟ: ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ Python3.12 ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਆਪਣਾ venv python3.12 ਨਾਲ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਜੋ requirements.txt ਵਿੱਚੋਂ ਸਹੀ ਵਰਜ਼ਨ ਇੰਸਟਾਲ ਹੋਣ।
  
  ਉਦਾਹਰਣ
  
  Python venv ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ ਬਣਾਓ:
```
python -m venv venv
```
  ਫਿਰ venv ਮਾਹੌਲ ਸਚਾਲਿਤ ਕਰੋ:
```
# zsh/bash
source venv/bin/activate
```
```
# Command Prompt for Windows
venv\Scripts\activate
```
.NET 10+: .NET ਵਰਤਣ ਵਾਲੇ ਕੋਡ ਲਈ নিশ্চিত ਕਰੋ ਕਿ .NET 10 SDK ਜਾਂ ਬਾਅਦ ਦਾ ਵਰਜ਼ਨ ਇੰਸਟਾਲ ਹੈ। ਫਿਰ ਇਸਤੋਂ ਜਾਚ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕੀ ਵਰਜ਼ਨ ਹੈ:
```
  dotnet --list-sdks
```
Azure CLI — ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਲਈ ਲਾਜ਼ਮੀ। ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ: aka.ms/installazurecli।
Azure ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ — Microsoft Foundry ਅਤੇ Azure AI Agent Service ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਲਈ।
Microsoft Foundry ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ — ਇੱਕ ਐਸੀ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਡਿਹੈਸ੍ਟ ਕੀਤੀ ਮਾਡਲ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ gpt-4o)।

ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਰੂਟ ਵਿੱਚ requirements.txt ਫਾਈਲ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਲਾਜ਼ਮੀ ਪਾਇਥਨ ਪੈਕੇਜ ਹਨ ਜੋ ਕੋਡ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।

ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਕਮਾਂਡ ਟਰਮੀਨਲ ਵਿੱਚ ਰੂਟ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ ਤੋਂ ਚਲਾ ਕੇ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:

pip install -r requirements.txt

ਅਸੀਂ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕੋਈ ਪਾਇਥਨ ਵਿਰਚੁਅਲ ਮਾਹੌਲ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਕੋਈ ਟਕਰਾਵ ਜਾਂ ਸਮੱਸਿਆ ਨਾ ਹੋਵੇ।

VSCode ਸੈਟਅੱਪ ਕਰੋ

ਪੱਕਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ VSCode ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਪਾਇਥਨ ਵਰਜ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।

Microsoft Foundry ਅਤੇ Azure AI Agent Service ਸੈਟਅੱਪ ਕਰੋ

ਕਦਮ 1: Microsoft Foundry ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਬਣਾਓ

ਤੁਹਾਨੂੰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਚਲਾਉਣ ਲਈ Azure AI Foundry ਦਾ ਹੱਬ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਡਿਹੈਸ੍ਟ ਮਾਡਲ ਹੋਵੇ।

ai.azure.com ‘ਤੇ ਜਾਓ ਅਤੇ ਆਪਣੇ Azure ਖਾਤੇ ਨਾਲ ਸਾਈਨ ਇਨ ਕਰੋ।
ਇੱਕ ਹੱਬ ਬਣਾਓ (ਜਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਹੱਬ ਵਰਤੋ)। ਵੇਖੋ: Hub resources overview।
ਹੱਬ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਬਣਾਓ।
ਮਾਡਲ + ਐਂਡਪੌਇੰਟ → Deploy model ਤੋਂ ਇਕ ਮਾਡਲ (ਜਿਵੇਂ gpt-4o) ਡਿਹੈਸ੍ਟ ਕਰੋ।

ਕਦਮ 2: ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਐਂਡਪੌਇੰਟ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਡਿਪਲੋਯਮੈਂਟ ਦਾ ਨਾਮ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ

ਮਾਇਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਫਾਉਂਡਰੀ ਪੋਰਟਲ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਤੋਂ:

ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਐਂਡਪੌਇੰਟ — ਓਵਰਵਿਊ ਪੇਜ ‘ਤੇ ਜਾਓ ਅਤੇ ਐਂਡਪੌਇੰਟ URL ਕਾਪੀ ਕਰੋ।

Project Connection String

ਮਾਡਲ ਡਿਪਲੋਯਮੈਂਟ ਨਾਮ — ਮਾਡਲ + ਐਂਡਪੌਇੰਟ ‘ਤੇ ਜਾਓ, ਆਪਣਾ ਡਿਪਲੋਯਡ ਮਾਡਲ ਚੁਣੋ, ਅਤੇ ਡਿਪਲੋਯਮੈਂਟ ਨਾਮ (ਜਿਵੇਂ gpt-4o) ਨੋਟ ਕਰੋ।

ਕਦਮ 3: `az login` ਨਾਲ Azure ਵਿੱਚ ਸਾਈਨ ਇਨ ਕਰੋ

ਸਾਰੇ ਨੋਟਬੁੱਕਜ਼ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਲਈ AzureCliCredential ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ — ਕੋਈ API ਕੁੰਜੀਆਂ ਨਹੀਂ। ਇਸ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ Azure CLI ਰਾਹੀਂ ਸਾਈਨ ਇਨ ਰਹਿਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

Azure CLI ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ, ਜੇ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ: aka.ms/installazurecli
ਸਾਈਨ ਇਨ ਕਰੋ:
```
 az login
```
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਰਿਮੋਟ/ਕੋਡਸਪੇਸ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਹੋ ਜਿੱਥੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਨਹੀਂ ਹੈ:
```
 az login --use-device-code
```
ਜੇ ਪ੍ਰਿਆਸ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਆਪਣਾ ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਚੁਣੋ — ਜਿਸ ਵਿੱਚ Foundry ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਹੈ।
ਸਾਈਨ ਇਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਵੇਂ ਦੇਖੋ:
```
 az account show
```

ਕਿਉਂ az login? ਨੋਟਬੁੱਕ azure-identity ਪੈਕੇਜ ਦੇ AzureCliCredential ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ Azure CLI ਸੈਸ਼ਨ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਕਿਸੇ .env ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ API ਕੁੰਜੀਆਂ ਜਾਂ ਸਿਕ੍ਰੇਟ ਨਹੀ। ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਬਹਤਰੀਨ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।

ਕਦਮ 4: ਆਪਣੀ `.env` ਫਾਈਲ ਬਣਾਓ

ਉਦਾਹਰਣ ਫਾਈਲ ਕਾਪੀ ਕਰੋ:

# ਜੇਐੱਸਐਚ/ਬੈਸ਼
cp .env.example .env

# ਪਾਵਰਸ਼ੈੱਲ
Copy-Item .env.example .env

.env ਖੋਲ੍ਹੋ ਅਤੇ ਇਹ ਦੋ ਮੁੱਲ ਭਰੋ:

AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT=https://<your-project>.services.ai.azure.com/api/projects/<your-project-id>
AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME=gpt-4o

ਵੈਰੀਏਬਲ	ਕਿੱਥੋਂ ਲੱਭਣਾ ਹੈ
`AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT`	ਫਾਉਂਡਰੀ ਪੋਰਟਲ → ਤੁਹਾਡਾ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ → ਓਵਰਵਿਊ ਪੇਜ
`AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME`	ਫਾਉਂਡਰੀ ਪੋਰਟਲ → ਮਾਡਲ + ਐਂਡਪੌਇੰਟ → ਤੁਹਾਡਾ ਡਿਪਲੋਯਡ ਮਾਡਲ ਦਾ ਨਾਮ

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪਾਠਾਂ ਲਈ ਕਾਫੀ ਹੈ! নੋਟਬੁੱਕ ਤੁਹਾਡੇ az login ਸੈਸ਼ਨ ਰਾਹੀਂ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਤੌਰ ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਕਰਨਗੇ।

ਕਦਮ 5: ਪਾਇਥਨ ਡਿਪੈਂਡੈਂਸੀਜ਼ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ

pip install -r requirements.txt

ਅਸੀਂ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਬਣਾਈ ਵਿਰਚੁਅਲਮਾਹੌਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਚਲਾਵੋ।

ਪਾਠ 5 ਲਈ ਵਾਧੂ ਸੈਟਅੱਪ (Agentic RAG)

ਪਾਠ 5 ਵਿੱਚ retrieval-augmented generation ਲਈ Azure AI Search ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਪਾਠ ਚਲਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਆਪਣੀ .env ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵੈਰੀਏਬਲ ਜੋੜੋ:

ਵੈਰੀਏਬਲ	ਕਿੱਥੋਂ ਲੱਭਣਾ ਹੈ
`AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT`	Azure ਪੋਰਟਲ → ਤੁਹਾਡਾ Azure AI Search ਸਾਧਨ → ਓਵਰਵਿਊ → URL
`AZURE_SEARCH_API_KEY`	Azure ਪੋਰਟਲ → ਤੁਹਾਡਾ Azure AI Search ਸਾਧਨ → ਸੈਟਿੰਗਜ਼ → ਕੀਜ਼ → ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਐਡਮਿਨ ਕੀ

ਪਾਠ 6 ਅਤੇ ਪਾਠ 8 ਲਈ ਵਾਧੂ ਸੈਟਅੱਪ (GitHub Models)

ਕੁਝ ਨੋਟਬੁੱਕ ਪਾਠ 6 ਅਤੇ 8 ਵਿੱਚ GitHub Models ਵਰਤਦੇ ਹਨ Azure AI Foundry ਦੀ ਥਾਂ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਸੈਂਪਲ ਚਲਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾ ਆਪਣੀ .env ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵੈਰੀਏਬਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ:

ਵੈਰੀਏਬਲ	ਕਿੱਥੋਂ ਲੱਭਣਾ ਹੈ
`GITHUB_TOKEN`	GitHub → Settings → Developer settings → Personal access tokens
`GITHUB_ENDPOINT`	ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ `https://models.inference.ai.azure.com` (ਡਿਫੌਲਟ ਮੁੱਲ)
`GITHUB_MODEL_ID`	ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦਾ ਨਾਮ (ਉਦਾਹਰਣ `gpt-4o-mini`)

ਵਿਕਲਪਿਕ ਪ੍ਰਦਾਤਾ: MiniMax (OpenAI-ਸੰਗਠਿਤ)

MiniMax ਵੱਡੇ ਸੰਦਰਭ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ (204K ਟੋਕਨ ਤੱਕ) OpenAI-ਸੰਗਠਿਤ API ਰਾਹੀਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। Microsoft Agent Framework ਦਾ OpenAIChatClient ਕਿਸੇ ਵੀ OpenAI-ਸੰਗਠਿਤ ਐਂਡਪੌਇੰਟ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਤੁਸੀਂ MiniMax ਨੂੰ GitHub Models ਜਾਂ OpenAI ਦੀ ਥਾਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਆਪਣੀ .env ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵੈਰੀਏਬਲ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ:

ਵੈਰੀਏਬਲ	ਕਿੱਥੋਂ ਲੱਭਣਾ ਹੈ
`MINIMAX_API_KEY`	MiniMax Platform → API Keys
`MINIMAX_BASE_URL`	ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ `https://api.minimax.io/v1` (ਡਿਫੌਲਟ ਮੁੱਲ)
`MINIMAX_MODEL_ID`	ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦਾ ਨਾਮ (ਜਿਵੇਂ `MiniMax-M2.7`)

ਉਪਲਬਧ ਮਾਡਲ: MiniMax-M2.7 (ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ), MiniMax-M2.7-highspeed (ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬ)

OpenAIChatClient ਵਰਤਣ ਵਾਲੇ ਕੋਡ ਸੈਂਪਲਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਪਾਠ 14 ਹੋਟਲ ਬੁਕਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ) ਆਪਣੇ ਆਪ ਤੁਹਾਡੇ MiniMax ਸੰਰਚਨਾ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਗੇ ਜਦੋਂ MINIMAX_API_KEY ਸੈਟ ਹੋਵੇਗਾ।

ਪਾਠ 8 ਲਈ ਵਾਧੂ ਸੈਟਅੱਪ (Bing Grounding Workflow)

ਪਾਠ 8 ਵਿੱਚ ਸ਼ਰਤੀ ਵਰਕਫਲੋ ਨੋਟਬੁੱਕ Bing grounding ਦੇ ਲਈ Azure AI Foundry ਨੂੰ ਵਰਤਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਸੈਂਪਲ ਚਲਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਆਪਣੀ .env ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵੈਰੀਏਬਲ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ:

ਵੈਰੀਏਬਲ	ਕਿੱਥੋਂ ਲੱਭਣਾ ਹੈ
`BING_CONNECTION_ID`	Azure AI Foundry ਪੋਰਟਲ → ਤੁਹਾਡਾ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ → Management → Connected resources → ਤੁਹਾਡਾ Bing ਕਨੈਕਸ਼ਨ → ਕਨੈਕਸ਼ਨ ID ਕਾਪੀ ਕਰੋ

ਸਮੱਸਿਆ ਨਿਵਾਰਨ

macOS ‘ਤੇ SSL ਸર્ટੀਫਿਕੇਟ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਗਲਤੀਆਂ

ਜੇ ਤੁਸੀਂ macOS ਉੱਤੇ ਹੋ ਅਤੇ ਐਹੋ ਜਿਹੀ ਗਲਤੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ:

ssl.SSLCertVerificationError: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: self-signed certificate in certificate chain

ਇਹ Python ਦਾ macOS ਤੇ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਮੁੱਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਿਸਟਮ SSL ਸਰਟੀਫਿਕੇਟਾਂ ਰਾਹਤਾਮ ਅਟੋਮੈਟਿਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਉਪਾਇਆ ਅਜਮਾਓ:

ਵਿਕਲਪ 1: Python ਦਾ Install Certificates ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਚਲਾਓ (ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ)

# ਵਿੱਥ 3.XX ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਇੰਸਟਾਲ ਕੀਤੀ ਗਈ ਪਾਇਥਨ ਵਰਜਨ ਨਾਲ ਬਦਲੋ (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, 3.12 ਜਾਂ 3.13):
/Applications/Python\ 3.XX/Install\ Certificates.command

ਵਿਕਲਪ 2: ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ connection_verify=False ਵਰਤੋ (ਸਿਰਫ GitHub Models ਨੋਟਬੁੱਕ ਲਈ)

ਪਾਠ 6 ਦੀ ਨੋਟਬੁੱਕ (06-building-trustworthy-agents/code_samples/06-system-message-framework.ipynb) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟਿੱਪਣੀਵਾਰ ਵਿਆਉਂ ਦੁਆਰਾ ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੈ। ਕਲਾਇੰਟ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ connection_verify=False ਨੂੰ ਅਣਕਮੈਂਟ ਕਰੋ:

client = ChatCompletionsClient(
    endpoint=endpoint,
    credential=AzureKeyCredential(token),
    connection_verify=False,  # ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ SSL ਸੱਚਾਈ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰੋ
)

⚠️ ਚੇਤੇਬਾਜ਼ੀ: SSL ਪੜਤਾਲ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨਾ (connection_verify=False) ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਤਸਦੀਕ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ ਵਿਕਾਸੀ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਥਾਈ ਤੌਰ ਤੇ ਵਰਤੋ, ਕਦੇ ਪ੍ਰਭਾਰੀ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ।

ਵਿਕਲਪ 3: truststore ਇੰਸਟਾਲ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ

pip install truststore

ਫਿਰ ਆਪਣੀ ਨੋਟਬੁੱਕ ਜਾਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਾਲਾਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਜੋੜੋ:

import truststore
truststore.inject_into_ssl()

ਕਿੱਥੇ ਜਸੀਂ ਫਸ ਗਏ?

ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੱਸਿਆ ਆ ਰਹੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਾਡੇ Azure AI Community Discord ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੋਵੋ ਜਾਂ ਇਸ਼ੂ ਬਣਾਓ।

ਅਗਲਾ ਪਾਠ

ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਇਸ ਕੋਰਸ ਲਈ ਕੋਡ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ। AI ਏਜੰਟ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਖੁਸ਼ ਰਹੋ!

Introduction to AI Agents and Agent Use Cases

ਇਨਕਾਰ:
ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਏਆਈ ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ Co-op Translator ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀਤਾ ਲਈ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਜਾਣਕਾਰ ਰਹੋ ਕਿ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸਹੀਤਾਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੂਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਉਸਦੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਸਰੋਤ ਸਮਝਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜਰੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਾਨਵੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਿੱਚ ਪਰ ਉਠਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀਆਂ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਲਈ ਅਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ।

This site is open source. Improve this page.