Skip to content

README.md

Latest commit

 

History

History
323 lines (187 loc) · 15.5 KB

README.md

File metadata and controls

323 lines (187 loc) · 15.5 KB

Kurs Kurulumu

Giriş

Bu ders, kursun kod örneklerini nasıl çalıştıracağınızı ele alacaktır.

Diğer Öğrencilerle Katılın ve Yardım Alın

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.

Bu Depoyu Klonlayın veya Çatallayın

Başlamak için lütfen GitHub Deposunu klonlayın veya çatallayın. Bu, kurs materyalinin kendi versiyonunuzu oluşturmanızı sağlar, böylece kodu çalıştırabilir, test edebilir ve üzerinde değişiklik yapabilirsiniz!

Bunu yapmak için depo çatallama bağlantısına tıklayın.

Artık bu kursun çatallanmış bir versiyonuna aşağıdaki bağlantıdan sahip olmalısınız:

Çatallanmış Depo

Yüzeysel Klonlama (atölye / Codespaces için önerilir)

Tam depo indirildiğinde (~3 GB) büyük olabilir. Sadece atölyeye katılıyorsanız veya yalnızca birkaç ders klasörüne ihtiyacınız varsa, yüzeysel klonlama (veya seyrek klonlama), geçmişi kısaltarak ve/veya dosya indirmelerini atlayarak bu indirmeyi önler.

Hızlı yüzeysel klonlama — minimum geçmiş, tüm dosyalar

Aşağıdaki komutlarda <your-username> kısmını çatallanmış URL'nizle (veya tercih ederseniz ana URL ile) değiştirin.

Sadece en son commit geçmişini klonlamak için (küçük indirme):

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

Belirli bir dalı klonlamak için:

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

Kısmi (seyrek) klonlama — minimum dosya + yalnızca seçilen klasörler

Bu, kısmi klonlama ve seyrek-checkout kullanır (Git 2.25+ gerektirir ve modern Git ile kısmi klonlama desteği önerilir):

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

Depo klasörüne geçiş yapın:

Bash için:

cd ai-agents-for-beginners

Powershell için:

Set-Location ai-agents-for-beginners

Sonra hangi klasörleri istediğinizi belirtin (aşağıdaki örnek iki klasörü gösterir):

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

Dosyaları klonladıktan ve doğruladıktan sonra, yalnızca dosyalara ihtiyacınız varsa ve alanı boşaltmak istiyorsanız (git geçmişi olmadan), depo meta verilerini silin (💀geri dönüşü olmayan — tüm Git işlevselliğini kaybedersiniz: commit, pull, push veya geçmiş erişimi).

Linux/macOS için:

rm -rf .git

Windows için:

Remove-Item -Recurse -Force .git

GitHub Codespaces Kullanımı (yerel büyük indirmelerden kaçınmak için önerilir)

  • GitHub UI üzerinden bu depo için yeni bir Codespace oluşturun.

  • Yeni oluşturulan Codespace'in terminalinde, yalnızca ihtiyacınız olan ders klasörlerini Codespace çalışma alanına getirmek için yukarıdaki yüzeysel/seyrek klonlama komutlarından birini çalıştırın.

  • İsteğe bağlı: Codespaces içinde klonladıktan sonra, ekstra alanı geri kazanmak için .git'i kaldırın (yukarıdaki kaldırma komutlarına bakın).

  • Not: Depoyu doğrudan Codespaces'te açmayı tercih ederseniz (ekstra klonlama olmadan), Codespaces devcontainer ortamını oluşturacak ve yine de ihtiyacınızdan fazlasını sağlayabilir. Taze bir Codespace içinde yüzeysel bir kopya klonlamak disk kullanımı üzerinde daha fazla kontrol sağlar.

İpuçları

  • Düzenleme/commit yapmak istiyorsanız her zaman klon URL'sini çatallanmış versiyonunuzla değiştirin.
  • Daha sonra daha fazla geçmiş veya dosyaya ihtiyacınız olursa, bunları fetch edebilir veya seyrek-checkout'u ek klasörleri içerecek şekilde ayarlayabilirsiniz.

Kodun Çalıştırılması

Bu kurs, AI Agent'lar oluşturma konusunda pratik deneyim kazanmanız için çalıştırabileceğiniz bir dizi Jupyter Notebooks 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:

Gereksinimler

  • Python 3.12+

    • 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 için

      source venv/bin/activate

      Windows için

      venv\Scripts\activate

  • GitHub Hesabı - GitHub Models Marketplace'e erişim için

  • Azure Aboneliği - Azure AI Foundry'e erişim için

  • Azure AI Foundry Hesabı - Azure AI Agent Service'e erişim için

Bu depoda, kod örneklerini çalıştırmak için gerekli tüm Python paketlerini içeren bir requirements.txt dosyası bulunmaktadır.

Bunları, depo kökünde terminalinizde aşağıdaki komutu çalıştırarak yükleyebilirsiniz:

pip install -r requirements.txt

Python sanal ortamı oluşturmanızı öneririz, böylece herhangi bir çakışma ve sorun yaşamazsınız.

VSCode Kurulumu

VSCode'da doğru Python sürümünü kullandığınızdan emin olun.

image

GitHub Modellerini Kullanarak Örnekler için Kurulum

Adım 1: GitHub Kişisel Erişim Token'ınızı (PAT) Alın

Bu kurs, GitHub Models Marketplace'i kullanır ve bu, AI Agent'lar oluşturmak için kullanacağınız Büyük Dil Modellerine (LLM'ler) ücretsiz erişim sağlar.

GitHub Modellerini kullanmak için bir GitHub Kişisel Erişim Token'ı oluşturmanız gerekecek.

Bunu GitHub Hesabınızdaki Kişisel Erişim Token'ları ayarları sayfasına giderek yapabilirsiniz.

Token oluştururken En Az Ayrıcalık İlkesi ilkesini takip edin. Bu, token'a yalnızca bu kurstaki kod örneklerini çalıştırmak için gereken izinleri vermeniz gerektiği anlamına gelir.

  1. Geliştirici ayarları bölümüne giderek ekranın sol tarafında Fine-grained tokens seçeneğini seçin.

    Ardından Yeni token oluştur seçeneğini seçin.

    Token Oluştur

  2. Token'ın amacını yansıtan açıklayıcı bir ad girin, böylece daha sonra kolayca tanımlayabilirsiniz.

    🔐 Token Süresi Önerisi

    Önerilen süre: 30 gün Daha güvenli bir duruş için daha kısa bir süre seçebilirsiniz—örneğin 7 gün 🛡️ Bu, kişisel bir hedef belirlemek ve kursu öğrenme ivmeniz yüksekken tamamlamak için harika bir yoldur 🚀.

    Token Adı ve Süresi

  3. Token'ın kapsamını bu deponun çatallanmış versiyonuyla sınırlayın.

    Kapsamı Çatallanmış Depoya Sınırlayın

  4. Token'ın izinlerini kısıtlayın: İzinler altında, Hesap sekmesine tıklayın ve "+ İzin ekle" düğmesine tıklayın. Bir açılır menü görünecektir. Lütfen Modeller için arama yapın ve kutuyu işaretleyin. Modeller İzni Ekle

  5. Token oluşturulmadan önce gereken izinleri doğrulayın. İzinleri Doğrula

  6. Token oluşturulmadan önce, token'ı bir şifre yöneticisi kasası gibi güvenli bir yerde saklamaya hazır olduğunuzdan emin olun, çünkü oluşturduktan sonra tekrar gösterilmeyecektir. Token'ı Güvenli Bir Şekilde Saklayın

Yeni oluşturduğunuz token'ı kopyalayın. Şimdi bunu bu kursa dahil edilen .env dosyasına ekleyeceksiniz.

Adım 2: .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. Burada ortam değişkenleri için değerleri doldurabilirsiniz.

Token'ınızı kopyaladıktan sonra, .env dosyasını favori metin düzenleyicinizde açın ve token'ınızı GITHUB_TOKEN alanına yapıştırın. GitHub Token Alanı

Artık bu kursun kod örneklerini çalıştırabilirsiniz.

Azure AI Foundry ve Azure AI Agent Service Kullanarak Örnekler için Kurulum

Adım 1: Azure Proje Uç Noktanızı Alın

Azure AI Foundry'de bir hub ve proje oluşturma adımlarını buradan 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.

Proje Bağlantı Dizesi

Adım 2: .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. Burada ortam değişkenleri için değerleri doldurabilirsiniz.

Token'ınızı kopyaladıktan sonra, .env dosyasını favori metin düzenleyicinizde açın ve token'ınızı PROJECT_ENDPOINT alanına yapıştırın.

Adım 3: Azure'a Giriş Yapın

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.

Ek Ortam Değişkenleri - Azure Search ve Azure OpenAI

Agentic RAG Dersi - Ders 5 - Azure Search ve Azure OpenAI kullanan örnekler içerir.

Bu örnekleri çalıştırmak istiyorsanız, .env dosyanıza aşağıdaki ortam değişkenlerini eklemeniz gerekecek:

Genel Bakış Sayfası (Proje)

  • 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.

Yönetim Merkezi

  • 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 kontrol edin.

Modeller + Uç Noktalar Sayfası

  • 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 Portalı

  • AZURE_OPENAI_ENDPOINT - Azure AI hizmetlerini arayın, üzerine tıklayın, ardından Kaynak Yönetimi, Anahtarlar ve Uç Nokta bölümüne gidin, "Azure OpenAI uç noktaları" kısmına kadar aşağı kaydırın ve "Dil API'leri" yazan kısmı 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 Anahtarlar bölümüne giderek birincil veya ikincil yönetici anahtarını kopyalayın.

Harici Web Sayfası

Anahtarsız kimlik doğrulama ayarlama

Kimlik bilgilerinizi sabitlemek yerine, Azure OpenAI ile anahtarsız bir bağlantı kullanacağız. Bunu yapmak için DefaultAzureCredential'ı içe aktaracağız ve daha sonra kimlik bilgilerini almak için DefaultAzureCredential işlevini çağıracağız.

from azure.identity import DefaultAzureCredential, InteractiveBrowserCredential

Bir Yerde Takıldınız mı?

Eğer bu kurulumu çalıştırırken herhangi bir sorun yaşarsanız, Azure AI Community Discord'a katılabilir veya bir sorun oluşturabilirsiniz.

Sonraki Ders

Artık bu kursun kodlarını çalıştırmaya hazırsınız. AI Agent'lar dünyası hakkında daha fazla şey öğrenirken iyi eğlenceler!

Giriş: AI Agent'lar ve Agent Kullanım Alanları

Feragatname:
Bu belge, AI çeviri hizmeti Co-op Translator kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çeviriler hata veya yanlışlıklar içerebilir. Belgenin orijinal dili, yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımından kaynaklanan yanlış anlamalar veya yanlış yorumlamalardan sorumlu değiliz.