ai-agents-for-beginners
Mpangilio wa Kozi
Utangulizi
Somo hili litafundisha jinsi ya kuendesha mifano ya msimbo wa kozi hii.
Jiunge na Wanafunzi Wengine na Pata Msaada
Kabla ya kuanza kunakili repo yako, jiunge na AI Agents For Beginners Discord channel ili kupata msaada wowote wa mpangilio, maswali yoyote kuhusu kozi, au kuungana na wanafunzi wengine.
Nakili au Fork Repo Hii
Ili kuanza, tafadhali nakili au fork Hifadhi ya GitHub. Hii itakupa toleo lako mwenyewe la nyenzo za kozi ili uweze kuendesha, kujaribu, na kurekebisha msimbo!
Hii inaweza kufanyika kwa kubonyeza kiungo cha fork repo
Sasa unapaswa kuwa na toleo lako la forked la kozi hii katika kiungo kifuatacho:
Nakili kwa Kina Kidogo (inapendekezwa kwa warsha / Codespaces)
Hifadhi nzima inaweza kuwa kubwa (~3 GB) unapopakua historia nzima na faili zote. Ikiwa unahudhuria tu warsha au unahitaji tu folda chache za somo, nakili kwa kina kidogo (au nakili kwa sehemu) huepuka upakuaji mwingi kwa kufupisha historia na/au kuruka blobs.
Nakili kwa kina kidogo haraka — historia ndogo, faili zote
Badilisha <your-username> katika amri zilizo hapa chini na URL ya fork yako (au URL ya upstream ikiwa unapendelea).
Ili kunakili historia ya commit ya hivi karibuni pekee (upakuaji mdogo):
git clone --depth 1 https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git
Ili kunakili tawi maalum:
git clone --depth 1 --branch <branch-name> https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git
Nakili kwa sehemu — blobs ndogo + folda zilizochaguliwa pekee
Hii inatumia nakili kwa sehemu na sparse-checkout (inahitaji Git 2.25+ na Git ya kisasa inayopendekezwa na msaada wa nakili kwa sehemu):
git clone --depth 1 --filter=blob:none --sparse https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git
Ingia kwenye folda ya repo:
cd ai-agents-for-beginners
Kisha taja folda unazotaka (mfano hapa chini unaonyesha folda mbili):
git sparse-checkout set 00-course-setup 01-intro-to-ai-agents
Baada ya kunakili na kuthibitisha faili, ikiwa unahitaji tu faili na unataka kuokoa nafasi (hakuna historia ya git), tafadhali futa metadata ya hifadhi (💀isiyoweza kurejeshwa — utapoteza utendaji wote wa Git: hakuna commits, pulls, pushes, au ufikiaji wa historia).
# zsh/bash
rm -rf .git
# PowerShell
Remove-Item -Recurse -Force .git
Kutumia GitHub Codespaces (inapendekezwa kuepuka upakuaji mkubwa wa ndani)
-
Unda Codespace mpya kwa repo hii kupitia GitHub UI.
- Katika terminal ya Codespace mpya iliyoundwa, endesha moja ya amri za nakili kwa kina kidogo/sehemu zilizo hapo juu ili kuleta folda za somo unazohitaji tu kwenye workspace ya Codespace.
- Hiari: baada ya kunakili ndani ya Codespaces, ondoa .git ili kurejesha nafasi ya ziada (tazama amri za kuondoa hapo juu).
- Kumbuka: Ikiwa unapendelea kufungua repo moja kwa moja ndani ya Codespaces (bila nakili ya ziada), fahamu Codespaces itaunda mazingira ya devcontainer na inaweza bado kuandaa zaidi ya unavyohitaji. Nakili nakala ya kina kidogo ndani ya Codespace mpya hukupa udhibiti zaidi wa matumizi ya diski.
Vidokezo
- Badilisha URL ya nakili kila wakati na fork yako ikiwa unataka kuhariri/commit.
- Ikiwa baadaye unahitaji historia zaidi au faili, unaweza kuzichukua au kurekebisha sparse-checkout ili kujumuisha folda za ziada.
Kuendesha Msimbo
Kozi hii inatoa mfululizo wa Jupyter Notebooks ambazo unaweza kuendesha ili kupata uzoefu wa vitendo wa kujenga AI Agents.
Mifano ya msimbo hutumia aidha:
Inahitaji Akaunti ya GitHub - Bure:
1) Semantic Kernel Agent Framework + GitHub Models Marketplace. Imewekwa alama kama (semantic-kernel.ipynb) 2) AutoGen Framework + GitHub Models Marketplace. Imewekwa alama kama (autogen.ipynb)
Inahitaji Usajili wa Azure: 3) Azure AI Foundry + Azure AI Agent Service. Imewekwa alama kama (azureaiagent.ipynb)
Tunapendekeza ujaribu aina zote tatu za mifano ili kuona ni ipi inakufaa zaidi.
Chaguo lolote unalochagua, litaamua hatua za mpangilio unazohitaji kufuata hapa chini:
Mahitaji
- Python 3.12+
-
NOTE: Ikiwa huna Python3.12 iliyosakinishwa, hakikisha unaisakinisha. Kisha unda venv yako ukitumia python3.12 ili kuhakikisha matoleo sahihi yanasakinishwa kutoka faili ya requirements.txt.
Mfano
Unda folda ya Python venv:
python -m venv venvKisha wezesha mazingira ya venv kwa:
# zsh/bash source venv/bin/activate# Command Prompt for Windows venv\Scripts\activate
-
-
.NET 10+: Kwa mifano ya msimbo inayotumia .NET, hakikisha unasakinisha .NET 10 SDK au zaidi. Kisha, angalia toleo la .NET SDK ulilosakinisha:
dotnet --list-sdks - Akaunti ya GitHub - Kwa Ufikiaji wa GitHub Models Marketplace
- Usajili wa Azure - Kwa Ufikiaji wa Azure AI Foundry
- Akaunti ya Azure AI Foundry - Kwa Ufikiaji wa Azure AI Agent Service
Tumeshajumuisha faili ya requirements.txt katika mzizi wa hifadhi hii ambayo ina vifurushi vyote vya Python vinavyohitajika kuendesha mifano ya msimbo.
Unaweza kuvisakinisha kwa kuendesha amri ifuatayo katika terminal yako kwenye mzizi wa hifadhi:
pip install -r requirements.txt
Tunapendekeza kuunda mazingira ya Python virtual ili kuepuka migogoro na matatizo.
Mpangilio wa VSCode
Hakikisha unatumia toleo sahihi la Python katika VSCode.
Mpangilio wa Mifano inayotumia GitHub Models
Hatua ya 1: Pata Token ya Ufikiaji wa Kibinafsi ya GitHub (PAT)
Kozi hii inatumia GitHub Models Marketplace, ikitoa ufikiaji wa bure kwa Large Language Models (LLMs) ambazo utatumia kujenga AI Agents.
Ili kutumia GitHub Models, utahitaji kuunda GitHub Personal Access Token.
Hii inaweza kufanyika kwa kwenda kwenye mipangilio ya Token za Ufikiaji wa Kibinafsi katika Akaunti yako ya GitHub.
Tafadhali fuata Kanuni ya Upendeleo Mdogo unapounda token yako. Hii inamaanisha unapaswa kutoa token ruhusa zinazohitajika tu kuendesha mifano ya msimbo katika kozi hii.
-
Chagua chaguo la
Fine-grained tokensupande wa kushoto wa skrini yako kwa kwenda kwenye Developer settings
Kisha chagua
Generate new token.
-
Weka jina la kuelezea kwa token yako linaloonyesha kusudi lake, ili iwe rahisi kutambua baadaye.
🔐 Pendekezo la Muda wa Token
Muda unaopendekezwa: siku 30 Kwa usalama zaidi, unaweza kuchagua muda mfupi—kama siku 7 🛡️ Ni njia nzuri ya kuweka lengo la kibinafsi na kukamilisha kozi huku kasi yako ya kujifunza ikiwa juu 🚀.
-
Punguza wigo wa token kwa fork yako ya hifadhi hii.
-
Punguza ruhusa za token: Chini ya Permissions, bonyeza kichupo cha Account, na bonyeza kitufe cha “+ Add permissions”. Kutatokea dropdown. Tafadhali tafuta Models na weka alama kwenye kisanduku chake.
-
Thibitisha ruhusa zinazohitajika kabla ya kuunda token.
-
Kabla ya kuunda token, hakikisha uko tayari kuhifadhi token katika sehemu salama kama vault ya meneja wa nywila, kwani haitatolewa tena baada ya kuunda.
Nakili token yako mpya ambayo umekuja kuunda. Sasa utaongeza hii kwenye faili yako ya .env iliyojumuishwa katika kozi hii.
Hatua ya 2: Unda Faili Yako ya .env
Ili kuunda faili yako ya .env endesha amri ifuatayo katika terminal yako.
# zsh/bash
cp .env.example .env
# PowerShell
Copy-Item .env.example .env
Hii itanakili faili ya mfano na kuunda .env katika folda yako ambapo utaweka maadili ya vigezo vya mazingira.
Kwa token yako iliyokopiwa, fungua faili ya .env katika mhariri wa maandishi unaoupenda na ubandike token yako kwenye sehemu ya GITHUB_TOKEN.
Sasa unapaswa kuwa na uwezo wa kuendesha mifano ya msimbo wa kozi hii.
Mpangilio wa Mifano inayotumia Azure AI Foundry na Azure AI Agent Service
Hatua ya 1: Pata Endpoint ya Mradi wa Azure
Fuata hatua za kuunda hub na mradi katika Azure AI Foundry zilizopatikana hapa: Hub resources overview
Baada ya kuunda mradi wako, utahitaji kupata string ya muunganisho wa mradi wako.
Hii inaweza kufanyika kwa kwenda kwenye ukurasa wa Overview wa mradi wako katika portal ya Azure AI Foundry.
Hatua ya 2: Unda Faili Yako ya .env
Ili kuunda faili yako ya .env endesha amri ifuatayo katika terminal yako.
# zsh/bash
cp .env.example .env
# PowerShell
Copy-Item .env.example .env
Hii itanakili faili ya mfano na kuunda .env katika folda yako ambapo utaweka maadili ya vigezo vya mazingira.
Kwa token yako iliyokopiwa, fungua faili ya .env katika mhariri wa maandishi unaoupenda na ubandike token yako kwenye sehemu ya PROJECT_ENDPOINT.
Hatua ya 3: Ingia kwenye Azure
Kama mazoea bora ya usalama, tutatumia uthibitishaji bila funguo kuingia kwenye Azure OpenAI na Microsoft Entra ID.
Kisha, fungua terminal na endesha az login --use-device-code ili kuingia kwenye akaunti yako ya Azure.
Baada ya kuingia, chagua usajili wako katika terminal.
Vigezo vya Mazingira vya Ziada - Azure Search na Azure OpenAI
Kwa Somo la Agentic RAG - Somo la 5 - kuna mifano inayotumia Azure Search na Azure OpenAI.
Ikiwa unataka kuendesha mifano hii, utahitaji kuongeza vigezo vifuatavyo vya mazingira kwenye faili yako ya .env:
Ukurasa wa Muhtasari (Mradi)
-
AZURE_SUBSCRIPTION_ID- Angalia Project details kwenye ukurasa wa Overview wa mradi wako. -
AZURE_AI_PROJECT_NAME- Angalia juu ya ukurasa wa Overview wa mradi wako. -
AZURE_OPENAI_SERVICE- Pata hii katika kichupo cha Included capabilities kwa Azure OpenAI Service kwenye ukurasa wa Overview.
Kituo cha Usimamizi
-
AZURE_OPENAI_RESOURCE_GROUP- Nenda kwenye Project properties kwenye ukurasa wa Overview wa Management Center. -
GLOBAL_LLM_SERVICE- Chini ya Connected resources, pata jina la muunganisho wa Azure AI Services. Ikiwa halipo, angalia Azure portal chini ya kikundi chako cha rasilimali kwa jina la rasilimali za AI Services.
Ukurasa wa Models + Endpoints
-
AZURE_OPENAI_EMBEDDING_DEPLOYMENT_NAME- Chagua mfano wako wa embedding (mfano,text-embedding-ada-002) na angalia Deployment name kutoka maelezo ya mfano. -
AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME- Chagua mfano wako wa chat (mfano,gpt-4o-mini) na angalia Deployment name kutoka maelezo ya mfano.
Azure Portal
-
AZURE_OPENAI_ENDPOINT- Tafuta Azure AI services, bonyeza juu yake, kisha nenda kwenye Resource Management, Keys and Endpoint, shuka chini kwenye “Azure OpenAI endpoints”, na nakili ile inayosema “Language APIs”. -
AZURE_OPENAI_API_KEY- Kutoka skrini hiyo hiyo, nakili KEY 1 au KEY 2. -
AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT- Pata rasilimali yako ya Azure AI Search, bonyeza juu yake, na angalia Overview. -
AZURE_SEARCH_API_KEY- Kisha nenda kwenye Settings na kisha Keys ili kunakili ufunguo wa msingi au wa pili wa msimamizi.
Ukurasa wa Nje
AZURE_OPENAI_API_VERSION- Tembelea ukurasa wa API version lifecycle chini ya Latest GA API release.
Mpangilio wa uthibitishaji bila funguo
Badala ya kuweka maelezo yako ya kuingia moja kwa moja, tutatumia muunganisho bila funguo na Azure OpenAI. Ili kufanya hivyo, tutaingiza DefaultAzureCredential na baadaye kuita kazi ya DefaultAzureCredential kupata uthibitisho.
# Python
from azure.identity import DefaultAzureCredential, InteractiveBrowserCredential
Umekwama Mahali Fulani?
Ikiwa unakutana na matatizo yoyote wakati wa kuendesha mpangilio huu, jiunge na Azure AI Community Discord au unda suala.
Somo Linalofuata
Sasa uko tayari kuendesha msimbo wa kozi hii. Furahia kujifunza zaidi kuhusu ulimwengu wa Mawakala wa AI!
Utangulizi wa Mawakala wa AI na Matumizi ya Mawakala
Kanusho:
Hati hii imetafsiriwa kwa kutumia huduma ya kutafsiri ya AI Co-op Translator. Ingawa tunajitahidi kwa usahihi, tafadhali fahamu kuwa tafsiri za kiotomatiki zinaweza kuwa na makosa au kutokuwa sahihi. Hati ya asili katika lugha yake ya awali inapaswa kuzingatiwa kama chanzo cha mamlaka. Kwa taarifa muhimu, tafsiri ya kitaalamu ya binadamu inapendekezwa. Hatutawajibika kwa kutoelewana au tafsiri zisizo sahihi zinazotokana na matumizi ya tafsiri hii.