ai-agents-for-beginners

Nastavitev tečaja

Uvod

Ta lekcija bo zajemala, kako zagnati vzorčne kode tega tečaja.

Pridružite se drugim udeležencem in pridobite pomoč

Preden začnete klonirati svoj repozitorij, se pridružite Discord kanalu AI Agents For Beginners, kjer lahko dobite pomoč pri nastavitvi, postavite vprašanja o tečaju ali se povežete z drugimi udeleženci.

Klonirajte ali razvejite ta repozitorij

Za začetek prosimo, da klonirate ali razvejite GitHub repozitorij. Tako boste ustvarili svojo različico gradiva tečaja, da boste lahko zagnali, testirali in prilagodili kodo!

To lahko storite s klikom na povezavo za razvejitev repozitorija.

Zdaj bi morali imeti svojo razvejano različico tega tečaja na naslednji povezavi:

Plitvo kloniranje (priporočeno za delavnice / Codespaces)

Celoten repozitorij je lahko velik (~3 GB), če prenesete celotno zgodovino in vse datoteke. Če se udeležujete le delavnice ali potrebujete le nekaj map lekcij, plitvo kloniranje (ali redko kloniranje) prepreči večino tega prenosa s skrajšanjem zgodovine in/ali preskakovanjem datotek.

Hitro plitvo kloniranje — minimalna zgodovina, vse datoteke

Zamenjajte <your-username> v spodnjih ukazih z URL-jem vaše razvejane različice (ali z URL-jem izvornega repozitorija, če to raje).

Za kloniranje samo najnovejše zgodovine (majhen prenos):

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

Za kloniranje določene veje:

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

Delno (redko) kloniranje — minimalne datoteke + samo izbrane mape

To uporablja delno kloniranje in redko preverjanje (zahteva Git 2.25+ in priporočeno sodobno Git različico s podporo za delno kloniranje):

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

Premaknite se v mapo repozitorija:

cd ai-agents-for-beginners

Nato določite, katere mape želite (spodnji primer prikazuje dve mapi):

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

Po kloniranju in preverjanju datotek, če potrebujete le datoteke in želite sprostiti prostor (brez zgodovine Git), prosimo, izbrišite metapodatke repozitorija (💀nepovratno — izgubili boste vse funkcionalnosti Git: brez commitov, pullov, pushov ali dostopa do zgodovine).

# zsh/bash
rm -rf .git

# PowerShell
Remove-Item -Recurse -Force .git

Uporaba GitHub Codespaces (priporočeno za izogibanje lokalnim velikim prenosom)

• Ustvarite nov Codespace za ta repozitorij prek GitHub uporabniškega vmesnika.

• V terminalu na novo ustvarjenega Codespace-a zaženite enega od ukazov za plitvo/redko kloniranje zgoraj, da v delovni prostor Codespace-a prenesete samo mape lekcij, ki jih potrebujete.
• Opcijsko: po kloniranju znotraj Codespaces odstranite .git za sprostitev dodatnega prostora (glejte zgornje ukaze za odstranitev).
• Opomba: Če raje odprete repozitorij neposredno v Codespaces (brez dodatnega kloniranja), bodite pozorni, da bo Codespaces zgradil okolje devcontainer in morda še vedno zagotovil več, kot potrebujete. Kloniranje plitke kopije znotraj svežega Codespace-a vam daje več nadzora nad uporabo diska.

Nasveti

• Vedno zamenjajte URL za kloniranje z vašo razvejano različico, če želite urejati/commitat.
• Če kasneje potrebujete več zgodovine ali datotek, jih lahko pridobite ali prilagodite redko preverjanje, da vključite dodatne mape.

Zagon kode

Ta tečaj ponuja serijo Jupyter Notebookov, ki jih lahko zaženete za praktično izkušnjo pri gradnji AI agentov.

Vzorčne kode uporabljajo:

Zahteva GitHub račun - Brezplačno:

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

Zahteva naročnino na Azure: 3) Azure AI Foundry + Azure AI Agent Service. Označeno kot (azureaiagent.ipynb)

Spodbujamo vas, da preizkusite vse tri vrste primerov, da vidite, kateri vam najbolj ustreza.

Katero koli možnost izberete, bo določila, katere korake za nastavitev morate slediti spodaj:

Zahteve

• Python 3.12+

  • NOTE: Če nimate nameščenega Python3.12, poskrbite, da ga namestite. Nato ustvarite svoj venv z uporabo python3.12, da zagotovite pravilne različice, nameščene iz datoteke requirements.txt.

    Primer

    Ustvarite mapo za Python venv:

    python -m venv venv
    

    Nato aktivirajte venv okolje za:

    # zsh/bash
    source venv/bin/activate
    

    # Command Prompt for Windows
    venv\Scripts\activate
    

• .NET 10+: Za vzorčne kode, ki uporabljajo .NET, poskrbite, da namestite .NET 10 SDK ali novejši. Nato preverite nameščeno različico .NET SDK:

    dotnet --list-sdks
  

• GitHub račun - Za dostop do GitHub Models Marketplace
• Naročnina na Azure - Za dostop do Azure AI Foundry
• Azure AI Foundry račun - Za dostop do Azure AI Agent Service

V korenskem direktoriju tega repozitorija smo vključili datoteko requirements.txt, ki vsebuje vse potrebne Python pakete za zagon vzorčnih kod.

Namestite jih lahko z naslednjim ukazom v terminalu v korenskem direktoriju repozitorija:

pip install -r requirements.txt

Priporočamo ustvarjanje virtualnega okolja Python, da se izognete konfliktom in težavam.

Nastavitev VSCode

Poskrbite, da uporabljate pravo različico Python v VSCode.

Nastavitev za vzorce, ki uporabljajo GitHub modele

Korak 1: Pridobite svoj GitHub osebni dostopni žeton (PAT)

Ta tečaj uporablja GitHub Models Marketplace, ki omogoča brezplačen dostop do velikih jezikovnih modelov (LLM), ki jih boste uporabili za gradnjo AI agentov.

Za uporabo GitHub modelov boste morali ustvariti GitHub osebni dostopni žeton.

To lahko storite tako, da obiščete nastavitve osebnih dostopnih žetonov v svojem GitHub računu.

Prosimo, da sledite načelu najmanjše privilegiranosti pri ustvarjanju žetona. To pomeni, da žetonu dodelite le dovoljenja, ki jih potrebuje za zagon vzorčnih kod v tem tečaju.

1. Na levi strani zaslona izberite možnost Fine-grained tokens z navigacijo do Developer settings.

   

   Nato izberite Generate new token.

   

2. Vnesite opisno ime za svoj žeton, ki odraža njegov namen, da ga boste kasneje lažje prepoznali.

   🔐 Priporočilo za trajanje žetona

   Priporočeno trajanje: 30 dni Za bolj varno držo lahko izberete krajše obdobje—na primer 7 dni 🛡️ To je odličen način za postavitev osebnega cilja in dokončanje tečaja, medtem ko je vaša učna motivacija visoka 🚀.

   

3. Omejite obseg žetona na svojo razvejano različico tega repozitorija.

   

4. Omejite dovoljenja žetona: Pod Permissions, kliknite zavihek Account in nato gumb “+ Add permissions”. Prikaže se spustni meni. Prosimo, poiščite Models in označite polje zanj.

   

5. Preden ustvarite žeton, preverite potrebna dovoljenja.

6. Preden ustvarite žeton, poskrbite, da ga boste shranili na varno mesto, kot je trezor za gesla, saj ga po ustvarjanju ne boste več videli.

Kopirajte svoj nov žeton, ki ste ga pravkar ustvarili. Zdaj ga boste dodali v svojo .env datoteko, vključeno v ta tečaj.

Korak 2: Ustvarite svojo .env datoteko

Za ustvarjanje .env datoteke zaženite naslednji ukaz v terminalu.

# zsh/bash
cp .env.example .env

# PowerShell
Copy-Item .env.example .env

To bo kopiralo primer datoteke in ustvarilo .env v vašem direktoriju, kjer izpolnite vrednosti za okoljske spremenljivke.

S kopiranim žetonom odprite .env datoteko v svojem najljubšem urejevalniku besedila in prilepite žeton v polje GITHUB_TOKEN.

Zdaj bi morali biti sposobni zagnati vzorčne kode tega tečaja.

Nastavitev za vzorce, ki uporabljajo Azure AI Foundry in Azure AI Agent Service

Korak 1: Pridobite končno točko svojega Azure projekta

Sledite korakom za ustvarjanje vozlišča in projekta v Azure AI Foundry, ki jih najdete tukaj: Pregled virov vozlišča

Ko ustvarite svoj projekt, boste morali pridobiti povezovalni niz za svoj projekt.

To lahko storite tako, da obiščete stran Overview svojega projekta v portalu Azure AI Foundry.

Korak 2: Ustvarite svojo .env datoteko

Za ustvarjanje .env datoteke zaženite naslednji ukaz v terminalu.

# zsh/bash
cp .env.example .env

# PowerShell
Copy-Item .env.example .env

To bo kopiralo primer datoteke in ustvarilo .env v vašem direktoriju, kjer izpolnite vrednosti za okoljske spremenljivke.

S kopiranim žetonom odprite .env datoteko v svojem najljubšem urejevalniku besedila in prilepite žeton v polje PROJECT_ENDPOINT.

Korak 3: Prijavite se v Azure

Kot varnostno najboljšo prakso bomo uporabili avtentikacijo brez ključev za avtentikacijo v Azure OpenAI z Microsoft Entra ID.

Nato odprite terminal in zaženite az login --use-device-code, da se prijavite v svoj Azure račun.

Ko se prijavite, v terminalu izberite svojo naročnino.

Dodatne okoljske spremenljivke - Azure Search in Azure OpenAI

Za lekcijo Agentic RAG - Lekcija 5 - so vključeni vzorci, ki uporabljajo Azure Search in Azure OpenAI.

Če želite zagnati te vzorce, boste morali dodati naslednje okoljske spremenljivke v svojo .env datoteko:

Pregledna stran (Projekt)

• AZURE_SUBSCRIPTION_ID - Preverite Podrobnosti projekta na strani Overview vašega projekta.

• AZURE_AI_PROJECT_NAME - Poglejte na vrh strani Overview vašega projekta.

• AZURE_OPENAI_SERVICE - Poiščite to na zavihku Included capabilities za Azure OpenAI Service na strani Overview.

Center za upravljanje

• AZURE_OPENAI_RESOURCE_GROUP - Pojdite na Lastnosti projekta na strani Overview v Management Center.

• GLOBAL_LLM_SERVICE - Pod Connected resources, poiščite ime povezave Azure AI Services. Če ni navedeno, preverite Azure portal pod svojo skupino virov za ime vira AI Services.

Stran z modeli + končnimi točkami

• AZURE_OPENAI_EMBEDDING_DEPLOYMENT_NAME - Izberite svoj model za vdelavo (npr. text-embedding-ada-002) in zabeležite Deployment name iz podrobnosti modela.

• AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME - Izberite svoj model za klepet (npr. gpt-4o-mini) in zabeležite Deployment name iz podrobnosti modela.

Azure portal

• AZURE_OPENAI_ENDPOINT - Poiščite Azure AI services, kliknite nanj, nato pojdite na Resource Management, Keys and Endpoint, pomaknite se navzdol do “Azure OpenAI endpoints” in kopirajte tistega, ki pravi “Language APIs”.

• AZURE_OPENAI_API_KEY - Na istem zaslonu kopirajte KLJUČ 1 ali KLJUČ 2.

• AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT - Poiščite svoj Azure AI Search vir, kliknite nanj in si oglejte Overview.

• AZURE_SEARCH_API_KEY - Nato pojdite na Settings in nato Keys, da kopirate primarni ali sekundarni skrbniški ključ.

Zunanja spletna stran

• AZURE_OPENAI_API_VERSION - Obiščite stran API različica življenjskega cikla pod Latest GA API release.

Nastavitev avtentikacije brez ključev

Namesto da bi trdo kodirali svoje poverilnice, bomo uporabili povezavo brez ključev z Azure OpenAI. Za to bomo uvozili DefaultAzureCredential in kasneje poklicali funkcijo DefaultAzureCredential, da pridobimo poverilnico.

# Python
from azure.identity import DefaultAzureCredential, InteractiveBrowserCredential

Ste se kje zataknili?

Če imate kakršne koli težave pri izvajanju te nastavitve, se pridružite našemu Discordu skupnosti Azure AI ali ustvarite težavo.

Naslednja lekcija

Sedaj ste pripravljeni za zagon kode tega tečaja. Veselo raziskovanje sveta AI agentov!

Uvod v AI agente in primere uporabe agentov

---

Omejitev odgovornosti:
Ta dokument je bil preveden z uporabo storitve za prevajanje AI Co-op Translator. Čeprav si prizadevamo za natančnost, vas prosimo, da upoštevate, da lahko avtomatizirani prevodi vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v njegovem maternem jeziku je treba obravnavati kot avtoritativni vir. Za ključne informacije priporočamo profesionalni človeški prevod. Ne prevzemamo odgovornosti za morebitne nesporazume ali napačne razlage, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda.

This site is open source. Improve this page.