Skip to content

README.md

Latest commit

 

History

History
102 lines (71 loc) · 10.8 KB

README.md

File metadata and controls

102 lines (71 loc) · 10.8 KB

चेनलिट और माइक्रोसॉफ्ट लर्न डॉक्स MCP के साथ अध्ययन योजना जनरेटर

आवश्यकताएँ

  • Python 3.8 या उससे उच्च संस्करण
  • pip (Python पैकेज मैनेजर)
  • माइक्रोसॉफ्ट लर्न डॉक्स MCP सर्वर से कनेक्ट करने के लिए इंटरनेट एक्सेस

इंस्टॉलेशन

  1. इस रिपॉजिटरी को क्लोन करें या प्रोजेक्ट फाइल्स डाउनलोड करें।

  2. आवश्यक डिपेंडेंसीज़ इंस्टॉल करें:

    pip install -r requirements.txt

उपयोग

परिदृश्य 1: डॉक्स MCP के लिए सरल क्वेरी

एक कमांड-लाइन क्लाइंट जो डॉक्स MCP सर्वर से कनेक्ट होता है, क्वेरी भेजता है, और परिणाम प्रिंट करता है।

  1. स्क्रिप्ट चलाएँ: 
    python scenario1.py
  2. प्रॉम्प्ट पर अपने डॉक्यूमेंटेशन से संबंधित प्रश्न दर्ज करें।

परिदृश्य 2: अध्ययन योजना जनरेटर (चेनलिट वेब ऐप)

एक वेब-आधारित इंटरफ़ेस (चेनलिट का उपयोग करके) जो उपयोगकर्ताओं को किसी भी तकनीकी विषय के लिए व्यक्तिगत, सप्ताह-दर-सप्ताह अध्ययन योजना बनाने की अनुमति देता है।

  1. चेनलिट ऐप शुरू करें: 
    chainlit run scenario2.py
  2. अपने ब्राउज़र में टर्मिनल में दिए गए लोकल URL (जैसे, http://localhost:8000) को खोलें।
  3. चैट विंडो में अपना अध्ययन विषय और अध्ययन की अवधि (जैसे, "AI-900 सर्टिफिकेशन, 8 सप्ताह") दर्ज करें।
  4. ऐप एक सप्ताह-दर-सप्ताह अध्ययन योजना के साथ प्रतिक्रिया देगा, जिसमें संबंधित माइक्रोसॉफ्ट लर्न डॉक्यूमेंटेशन के लिंक शामिल होंगे।

आवश्यक पर्यावरण वेरिएबल्स:

परिदृश्य 2 (चेनलिट वेब ऐप और Azure OpenAI) का उपयोग करने के लिए, आपको python डायरेक्टरी में .env फाइल में निम्नलिखित पर्यावरण वेरिएबल्स सेट करने होंगे:

AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME=
AZURE_OPENAI_API_KEY=
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=
AZURE_OPENAI_API_VERSION=

ऐप चलाने से पहले इन मानों को अपने Azure OpenAI संसाधन विवरणों से भरें।

Tip

आप आसानी से अपने मॉडल को Azure AI Foundry का उपयोग करके डिप्लॉय कर सकते हैं।

परिदृश्य 3: VS Code में MCP सर्वर के साथ इन-एडिटर डॉक्स

ब्राउज़र टैब्स स्विच करने के बजाय, आप माइक्रोसॉफ्ट लर्न डॉक्स को सीधे अपने VS Code में ला सकते हैं, MCP सर्वर का उपयोग करके। यह आपको सक्षम बनाता है:

  • अपने कोडिंग वातावरण को छोड़े बिना VS Code में डॉक्स खोजने और पढ़ने के लिए।
  • डॉक्यूमेंटेशन का संदर्भ लेने और लिंक को सीधे अपने README या कोर्स फाइल्स में डालने के लिए।
  • GitHub Copilot और MCP को एक साथ उपयोग करने के लिए, एक सहज, AI-संचालित डॉक्यूमेंटेशन वर्कफ़्लो के लिए।

उदाहरण उपयोग के मामले:

  • कोर्स या प्रोजेक्ट डॉक्यूमेंटेशन लिखते समय README में जल्दी से संदर्भ लिंक जोड़ें।
  • कोड जनरेट करने के लिए Copilot का उपयोग करें और तुरंत संबंधित डॉक्स खोजने और संदर्भित करने के लिए MCP का उपयोग करें।
  • अपने एडिटर में केंद्रित रहें और उत्पादकता बढ़ाएँ।

Important

सुनिश्चित करें कि आपके वर्कस्पेस में एक वैध mcp.json कॉन्फ़िगरेशन है (स्थान .vscode/mcp.json)।

परिदृश्य 2 के लिए चेनलिट क्यों?

चेनलिट एक आधुनिक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है, जो संवादात्मक वेब एप्लिकेशन बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह चैट-आधारित यूजर इंटरफेस बनाने को आसान बनाता है, जो माइक्रोसॉफ्ट लर्न डॉक्स MCP सर्वर जैसे बैकएंड सेवाओं से कनेक्ट होते हैं। यह प्रोजेक्ट चेनलिट का उपयोग करता है ताकि वास्तविक समय में व्यक्तिगत अध्ययन योजनाएँ बनाने का एक सरल, इंटरैक्टिव तरीका प्रदान किया जा सके। चेनलिट का लाभ उठाकर, आप जल्दी से चैट-आधारित टूल बना और डिप्लॉय कर सकते हैं, जो उत्पादकता और सीखने को बढ़ावा देते हैं।

यह क्या करता है

यह ऐप उपयोगकर्ताओं को केवल एक विषय और अवधि दर्ज करके एक व्यक्तिगत अध्ययन योजना बनाने की अनुमति देता है। ऐप आपके इनपुट को पार्स करता है, माइक्रोसॉफ्ट लर्न डॉक्स MCP सर्वर से संबंधित सामग्री के लिए क्वेरी करता है, और परिणामों को एक संरचित, सप्ताह-दर-सप्ताह योजना में व्यवस्थित करता है। प्रत्येक सप्ताह की सिफारिशें चैट में प्रदर्शित की जाती हैं, जिससे इसे फॉलो करना और अपनी प्रगति को ट्रैक करना आसान हो जाता है। यह इंटीग्रेशन सुनिश्चित करता है कि आपको हमेशा नवीनतम और सबसे प्रासंगिक लर्निंग संसाधन मिलें।

नमूना क्वेरीज़

चैट विंडो में इन क्वेरीज़ को आज़माएँ और देखें कि ऐप कैसे प्रतिक्रिया करता है:

  • AI-900 सर्टिफिकेशन, 8 सप्ताह
  • Azure Functions सीखें, 4 सप्ताह
  • Azure DevOps, 6 सप्ताह
  • Azure पर डेटा इंजीनियरिंग, 10 सप्ताह
  • Microsoft सुरक्षा मूलभूत बातें, 5 सप्ताह
  • Power Platform, 7 सप्ताह
  • Azure AI सेवाएँ, 12 सप्ताह
  • क्लाउड आर्किटेक्चर, 9 सप्ताह

ये उदाहरण विभिन्न अध्ययन लक्ष्यों और समयसीमाओं के लिए ऐप की लचीलापन दिखाते हैं।

संदर्भ

अस्वीकरण:
यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता सुनिश्चित करने का प्रयास करते हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल भाषा में उपलब्ध मूल दस्तावेज़ को प्रामाणिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं।