Bu ders, kursun kod örneklerini nasıl çalıştıracağınızı ele alacaktır.
Depoyu klonlamaya başlamadan önce, kurulumla ilgili yardım almak, kursla ilgili sorular sormak veya diğer öğrencilerle bağlantı kurmak için AI Agents For Beginners Discord kanalına katılın.
Başlamak için lütfen GitHub Deposunu klonlayın veya çatallayın. Bu, kurs materyallerinin kendi versiyonunuzu oluşturmanızı sağlar, böylece kodu çalıştırabilir, test edebilir ve üzerinde değişiklik yapabilirsiniz!
Bunu yapmak için depo çatallama bağlantısına tıklayabilirsiniz.
Artık bu kursun çatallanmış bir versiyonuna aşağıdaki bağlantıdan sahip olmalısınız:
Bu kurs, AI Agent’lar oluşturma konusunda pratik deneyim kazanmanız için çalıştırabileceğiniz bir dizi Jupyter Notebook sunar.
Kod örnekleri şu seçenekleri kullanır:
GitHub Hesabı Gerektirir - Ücretsiz:
1) Semantic Kernel Agent Framework + GitHub Models Marketplace. (semantic-kernel.ipynb olarak etiketlenmiştir) 2) AutoGen Framework + GitHub Models Marketplace. (autogen.ipynb olarak etiketlenmiştir)
Azure Aboneliği Gerektirir: 3) Azure AI Foundry + Azure AI Agent Service. (azureaiagent.ipynb olarak etiketlenmiştir)
Üç tür örneği de denemenizi ve hangisinin sizin için en iyi çalıştığını görmenizi öneririz.
Hangi seçeneği seçerseniz seçin, aşağıdaki kurulum adımlarını belirleyecektir:
NOT: Python3.12 yüklü değilse, yüklediğinizden emin olun. Ardından requirements.txt dosyasından doğru sürümlerin yüklendiğinden emin olmak için python3.12 kullanarak venv oluşturun.
Örnek
Python venv dizini oluşturun:
python3 -m venv venv
Ardından venv ortamını etkinleştirin:
macOS ve Linux
source venv/bin/activate
Windows
venv\Scripts\activate
Bu depoda, kod örneklerini çalıştırmak için gereken tüm Python paketlerini içeren bir requirements.txt
dosyası bulunmaktadır.
Bunları, terminalinizde depo kökünde aşağıdaki komutu çalıştırarak yükleyebilirsiniz:
pip install -r requirements.txt
Python sanal ortamı oluşturmanızı öneririz, böylece herhangi bir çakışma veya sorun yaşamazsınız.
VSCode’da doğru Python sürümünü kullandığınızdan emin olun.
Bu kurs, GitHub Models Marketplace’i kullanır ve AI Agent’lar oluşturmak için kullanacağınız Büyük Dil Modellerine (LLM’ler) ücretsiz erişim sağlar.
GitHub Modellerini kullanmak için bir GitHub Kişisel Erişim Jetonu oluşturmanız gerekecek.
Bunu GitHub Hesabınızdaki Kişisel Erişim Jetonları ayarları sayfasına giderek yapabilirsiniz.
Jetonunuzu oluştururken En Az Ayrıcalık İlkesi ilkesini takip edin. Bu, jetona yalnızca bu kurstaki kod örneklerini çalıştırmak için ihtiyaç duyduğu izinleri vermeniz gerektiği anlamına gelir.
Geliştirici ayarları bölümüne giderek ekranın sol tarafında Fine-grained tokens
seçeneğini seçin.
Ardından Yeni jeton oluştur
seçeneğini seçin.
Jetonunuzun amacını yansıtan açıklayıcı bir ad girin, böylece daha sonra kolayca tanımlayabilirsiniz.
🔐 Jeton Süresi Önerisi
Önerilen süre: 30 gün
Daha güvenli bir yaklaşım için daha kısa bir süre seçebilirsiniz—örneğin, 7 gün 🛡️
Bu, kişisel bir hedef belirlemek ve öğrenme ivmeniz yüksekken kursu tamamlamak için harika bir yöntem 🚀.
Jetonun kapsamını bu deponun çatallanmış versiyonuyla sınırlandırın.
Jetonun izinlerini kısıtlayın: İzinler altında Hesap sekmesine tıklayın ve “+ İzin ekle” düğmesine tıklayın. Bir açılır menü görünecektir. Lütfen Modeller için arama yapın ve kutuyu işaretleyin.
Jetonu oluşturmadan önce gereken izinleri doğrulayın.
Jetonu oluşturmadan önce, jetonu bir şifre yöneticisi kasası gibi güvenli bir yerde saklamaya hazır olduğunuzdan emin olun, çünkü oluşturduktan sonra tekrar gösterilmeyecektir.
Yeni oluşturduğunuz jetonu kopyalayın. Şimdi bu jetonu bu kursa dahil edilen .env
dosyasına ekleyeceksiniz.
.env
Dosyanızı Oluşturun.env
dosyanızı oluşturmak için terminalinizde aşağıdaki komutu çalıştırın.
cp .env.example .env
Bu, örnek dosyayı kopyalayacak ve dizininizde bir .env
dosyası oluşturacaktır. Çevre değişkenleri için değerleri buraya doldurabilirsiniz.
Jetonunuzu kopyaladıktan sonra, favori metin düzenleyicinizi açarak .env
dosyasını açın ve jetonunuzu GITHUB_TOKEN
alanına yapıştırın.
Artık bu kursun kod örneklerini çalıştırabilirsiniz.
Azure AI Foundry’de bir hub ve proje oluşturma adımlarını takip edin: Hub kaynakları genel bakış
Projenizi oluşturduktan sonra, projenizin bağlantı dizesini almanız gerekecek.
Bu, Azure AI Foundry portalındaki projenizin Genel Bakış sayfasına giderek yapılabilir.
.env
Dosyanızı Oluşturun.env
dosyanızı oluşturmak için terminalinizde aşağıdaki komutu çalıştırın.
cp .env.example .env
Bu, örnek dosyayı kopyalayacak ve dizininizde bir .env
dosyası oluşturacaktır. Çevre değişkenleri için değerleri buraya doldurabilirsiniz.
Jetonunuzu kopyaladıktan sonra, favori metin düzenleyicinizi açarak .env
dosyasını açın ve jetonunuzu PROJECT_ENDPOINT
alanına yapıştırın.
Bir güvenlik en iyi uygulaması olarak, Microsoft Entra ID ile Azure OpenAI’ye kimlik doğrulamak için anahtarsız kimlik doğrulama kullanacağız.
Sonraki adımda, bir terminal açın ve Azure hesabınıza giriş yapmak için az login --use-device-code
komutunu çalıştırın.
Giriş yaptıktan sonra, terminalde aboneliğinizi seçin.
Agentic RAG Dersi - Ders 5 - Azure Search ve Azure OpenAI kullanan örnekler içerir.
Bu örnekleri çalıştırmak istiyorsanız, .env
dosyanıza aşağıdaki çevre değişkenlerini eklemeniz gerekecek:
AZURE_SUBSCRIPTION_ID
- Projenizin Genel Bakış sayfasındaki Proje detayları bölümünü kontrol edin.
AZURE_AI_PROJECT_NAME
- Projenizin Genel Bakış sayfasının üst kısmına bakın.
AZURE_OPENAI_SERVICE
- Genel Bakış sayfasındaki Azure OpenAI Service için Dahil edilen yetenekler sekmesinde bulun.
AZURE_OPENAI_RESOURCE_GROUP
- Yönetim Merkezi‘ndeki Genel Bakış sayfasında Proje özellikleri bölümüne gidin.
GLOBAL_LLM_SERVICE
- Bağlı kaynaklar altında Azure AI Services bağlantı adını bulun. Listelenmemişse, kaynak grubunuzdaki AI Services kaynak adını Azure portalı üzerinden kontrol edin.
AZURE_OPENAI_EMBEDDING_DEPLOYMENT_NAME
- Gömme modelinizi seçin (örneğin, text-embedding-ada-002
) ve model detaylarından Dağıtım adını not alın.
AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME
- Sohbet modelinizi seçin (örneğin, gpt-4o-mini
) ve model detaylarından Dağıtım adını not alın.
AZURE_OPENAI_ENDPOINT
- Azure AI services‘ı bulun, üzerine tıklayın, ardından Kaynak Yönetimi, Anahtarlar ve Uç Nokta‘ya gidin, “Azure OpenAI uç noktaları” bölümüne kadar aşağı kaydırın ve “Dil API’leri” yazan uç noktayı kopyalayın.
AZURE_OPENAI_API_KEY
- Aynı ekrandan, ANAHTAR 1 veya ANAHTAR 2’yi kopyalayın.
AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT
- Azure AI Search kaynağınızı bulun, üzerine tıklayın ve Genel Bakış bölümünü kontrol edin.
AZURE_SEARCH_API_KEY
- Ardından Ayarlar ve ardından Anahtarlar bölümüne giderek birincil veya ikincil yönetici anahtarını kopyalayın.
AZURE_OPENAI_API_VERSION
- API sürüm yaşam döngüsü sayfasını En Son GA API sürümü altında ziyaret edin.Kimlik bilgilerinizi kodda sabitlemek yerine, Azure OpenAI ile anahtarsız bir bağlantı kullanacağız. Bunu yapmak için DefaultAzureCredential
‘ı içe aktaracağız ve daha sonra kimlik bilgilerini almak için DefaultAzureCredential
fonksiyonunu çağıracağız.
from azure.identity import DefaultAzureCredential, InteractiveBrowserCredential
Bu kurulumu çalıştırırken herhangi bir sorun yaşarsanız, Azure AI Community Discord‘a katılabilir veya bir sorun oluşturabilirsiniz.
Artık bu kursun kodunu çalıştırmaya hazırsınız. AI Agent’lar dünyası hakkında daha fazla şey öğrenirken iyi eğlenceler!
AI Agent’lara Giriş ve Agent Kullanım Durumları
Feragatname:
Bu belge, AI çeviri hizmeti Co-op Translator kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayın. Belgenin orijinal dili, yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımından kaynaklanan yanlış anlamalar veya yanlış yorumlamalar için sorumluluk kabul edilmez.