Skip to content

README.md

Latest commit

 

History

History
108 lines (78 loc) · 8.34 KB

README.md

File metadata and controls

108 lines (78 loc) · 8.34 KB

Генератор на учебен план с Chainlit и Microsoft Learn Docs MCP

Изисквания

  • Python 3.8 или по-нова версия
  • pip (мениджър на Python пакети)
  • Интернет връзка за свързване със сървъра Microsoft Learn Docs MCP

Инсталация

  1. Клонирайте това хранилище или изтеглете файловете на проекта.

  2. Инсталирайте необходимите зависимости:

    pip install -r requirements.txt

Използване

Сценарий 1: Просто запитване към Docs MCP

Клиент от командния ред, който се свързва със сървъра Docs MCP, изпраща запитване и отпечатва резултата.

  1. Стартирайте скрипта: 
    python scenario1.py
  2. Въведете въпроса си за документацията на подканата.

Сценарий 2: Генератор на учебен план (уеб приложение Chainlit)

Уеб интерфейс (използващ Chainlit), който позволява на потребителите да генерират персонализиран учебен план седмица по седмица за всяка техническа тема.

  1. Стартирайте Chainlit приложението: 
    chainlit run scenario2.py
  2. Отворете локалния URL, показан в терминала ви (например http://localhost:8000) в браузъра си.
  3. В чат прозореца въведете темата за учене и броя седмици, през които искате да учите (например "AI-900 certification, 8 weeks").
  4. Приложението ще отговори с учебен план седмица по седмица, включително връзки към съответната документация на Microsoft Learn.

Необходими променливи на средата:

За да използвате Сценарий 2 (уеб приложението Chainlit с Azure OpenAI), трябва да зададете следните променливи на средата в .env файл в директорията python:

AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME=
AZURE_OPENAI_API_KEY=
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=
AZURE_OPENAI_API_VERSION=

Попълнете тези стойности с данните на вашия Azure OpenAI ресурс преди да стартирате приложението.

Съвет: Лесно можете да разположите свои модели, използвайки Azure AI Foundry.

Сценарий 3: Документация в редактора с MCP сървър във VS Code

Вместо да превключвате между табове в браузъра, за да търсите документация, можете да интегрирате Microsoft Learn Docs директно във VS Code чрез MCP сървъра. Това ви позволява да:

  • Търсите и четете документация вътре във VS Code, без да напускате средата за кодиране.
  • Цитирате документация и вмъквате връзки директно в README или учебни файлове.
  • Използвате GitHub Copilot и MCP заедно за безпроблемен работен процес с AI-подпомогната документация.

Примери за употреба:

  • Бързо добавяне на референтни връзки в README, докато пишете курс или проектна документация.
  • Използване на Copilot за генериране на код и MCP за мигновено намиране и цитиране на релевантна документация.
  • Оставате фокусирани в редактора и повишавате продуктивността си.

Important

Уверете се, че имате валидна конфигурация mcp.json в работната си директория (намира се в .vscode/mcp.json).

Защо Chainlit за Сценарий 2?

Chainlit е модерен open-source фреймуърк за създаване на разговорни уеб приложения. Той улеснява създаването на чат-базирани потребителски интерфейси, които се свързват с бекенд услуги като Microsoft Learn Docs MCP сървъра. Този проект използва Chainlit, за да предостави прост и интерактивен начин за генериране на персонализирани учебни планове в реално време. Благодарение на Chainlit можете бързо да изграждате и разгръщате чат-базирани инструменти, които подобряват продуктивността и ученето.

Какво прави това

Това приложение позволява на потребителите да създадат персонализиран учебен план, като просто въведат тема и продължителност. Приложението анализира вашия вход, изпраща запитване към Microsoft Learn Docs MCP сървъра за релевантно съдържание и организира резултатите в структуриран план седмица по седмица. Препоръките за всяка седмица се показват в чата, което улеснява следенето и напредъка ви. Интеграцията гарантира, че винаги получавате най-актуалните и подходящи учебни ресурси.

Примерни запитвания

Опитайте тези запитвания в чат прозореца, за да видите как приложението отговаря:

  • AI-900 certification, 8 weeks
  • Learn Azure Functions, 4 weeks
  • Azure DevOps, 6 weeks
  • Data engineering on Azure, 10 weeks
  • Microsoft security fundamentals, 5 weeks
  • Power Platform, 7 weeks
  • Azure AI services, 12 weeks
  • Cloud architecture, 9 weeks

Тези примери показват гъвкавостта на приложението за различни учебни цели и времеви рамки.

Референции

Отказ от отговорност:
Този документ е преведен с помощта на AI преводаческа услуга Co-op Translator. Въпреки че се стремим към точност, моля, имайте предвид, че автоматизираните преводи могат да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Ние не носим отговорност за каквито и да е недоразумения или неправилни тълкувания, произтичащи от използването на този превод.