contoso creative writer
1.0.0
| page_type | языки | продукция | урлфрагмент | имя | описание | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
образец |
|
| Контосо-креативный авторитет | Помощник творческого письма - работа с агентами, используя PROMPTY (внедрение Python) | Используя Azure Openai Agent с Python, интегрируя API поиска Bing и Azure поиска ИИ, для создания статей на основе тем и инструкций пользователей. |
Откройте окно терминала.
Войдите в свою учетную запись Azure. Вам нужно будет войти в систему как в Azure Developer CLI, так и Azure CLI:
я. Сначала с Azure Developer CLI
azd auth loginII Затем войдите в Azure CLI
az login --use-device-codeПредоставить ресурсы и развернуть код:
azd up Вам будет предложено выбрать некоторые подробности о ваших развернутых ресурсах, включая местоположение. В качестве напоминания мы рекомендуем Канаду Восток в качестве региона для этого проекта. Как только развертывание будет завершено, вы сможете прокрутить в своем терминале и увидеть URL -адрес, в который было развернуто приложение. Это должно выглядеть похоже на Ingress Updated. Access your app at https://env-name.codespacesname.eastus2.azurecontainerapps.io/ . Перейдите по ссылке, чтобы сразу попробовать приложение!
После выполнения вышеуказанных шагов вы можете проверить образец.
Связанный вариант - это контейнеры с кодом кода, которые откроют проект в вашем коде Local VS, используя расширение контейнеров Dev:
Запустить Docker Desktop (установите, если он еще не установлен)
Откройте проект:
В окне VS -кода, которое открывается, после появления файлов проекта (это может занять несколько минут), откройте окно терминала.
Установите необходимые пакеты:
cd src/api
pip install -r requirements.txtПосле того, как вы выполните эти шаги, перейдите к развертыванию.
Примечание для пользователей Windows: если вы не используете контейнер для запуска этого образца, наши крючки в настоящее время являются сценариями оболочки. Чтобы правильно предоставить этот образец, пока мы работаем над обновлениями, мы рекомендуем использовать Git Bash.
Создайте новую папку и переключитесь на нее в терминале, затем запустите эту команду, чтобы загрузить код проекта:
azd init -t agent-openai-python-promptyОбратите внимание, что эта команда инициализирует репозиторий GIT, поэтому вам не нужно клонировать этот репозиторий.
Установите необходимые пакеты:
cd src/api
pip install -r requirements.txtПосле того, как вы открыли проект в CodeSpaces, Dev Containers или локально, вы можете развернуть его в Azure.
Войдите в свою учетную запись Azure. Вам нужно будет войти в систему как в Azure Developer CLI, так и Azure CLI:
я. Сначала с Azure Developer CLI
azd auth loginII Затем войдите в Azure CLI
az login --use-device-code Если у вас есть какие-либо проблемы с этой командой, вы также можете попробовать azd auth login --use-device-code .
Это создаст папку под .azure/ При желании у вас может быть несколько среда AZD.
Предоставить ресурсы и развернуть код:
azd up В этом проекте используются gpt-35-turbo-0613 , gpt-4-1106-Preview и gpt-4o-2024-05-13 которые могут быть недоступны во всех областях Azure. Проверьте актуальную доступность региона и выберите регион во время развертывания соответственно. Мы рекомендуем использовать Canada East для этого проекта.
После запуска AZD вам может задать следующий вопрос во время Github Setup :
Do you want to configure a GitHub action to automatically deploy this repo to Azure when you push code changes ?
(Y/n) Y Вы должны ответить N , так как это не необходимый шаг, и для настройки требуется некоторое время.
Этот пример репозитория содержит папку агентов, которая включает в себя подпапки для каждого агента. Каждая папка агента содержит PROMPTY FILE, в котором определяется PREPTY агента, и файл Python с кодом, используемым для его запуска. Изучение этих файлов поможет вам понять, что делает каждый агент. Папка агента также содержит файл orchestrator.py , который можно использовать для запуска всего потока и для создания статьи. Когда вы запустили azd up был загружен каталог продуктов в векторный хранилище Azure AI, и было создано название индекса contoso-products .
Чтобы проверить образец:
Запустите пример веб -приложения локально, используя сервер FASTAPI.
Сначала перейдите в папку SRC/API
cd ./src/apiЗапустите Fastapi Webserver
fastapi dev main.py Важное примечание : если вы работаете в Codespaces, вам нужно будет изменить видимость портов API 8000 и 5173 на public на вкладке PORTS вашего кода VS. Вкладка портов должна выглядеть так:
Если вы откроете ссылку на сервер в браузере, вы увидите ошибку URL -адреса, который не найден, это связано с тем, что мы не создали домашний маршрут URL в Fastapi. Вместо этого мы создали маршрут a /get_article , который используется для передачи контекста и инструкций непосредственно в файл get_article.py, который запускает рабочий процесс агента.
(Необязательно) Мы создали веб -интерфейс, который мы будем запускать дальше, но вы можете проверить, что API работает, как и ожидалось, запустив его в браузере:
http://127.0.0.1:8080/get_article?context=Write an article about camping in alaska&instructions=find specifics about what type of gear they would need and explain in detail
Как только сервер FASTAPI запускается, теперь вы можете запустить веб -приложение. Чтобы сделать это, откройте новое окно терминала и перейдите в веб -папку, используя эту команду:
cd ./src/webПервая установка узлов пакеты:
npm installЗатем запустите веб -приложение с помощью локального веб -сервера Dev:
npm run devЭто запустит приложение, где вы можете использовать пример контекста и инструкции для начала работы. На странице «Творческая команда» вы можете изучить вывод каждого агента, нажав на него. Приложение должно выглядеть так:
Измените инструкции и контекст, чтобы создать статью по вашему выбору.
В целях отладки вы можете протестировать на Python, используя логику оркестратора
Чтобы запустить образец, используя только логику оркестратора. Используйте следующую команду:
cd ./src/api
python -m orchestrator
Для активации сервера просмотра:
export LOCAL_TRACING=true
Затем запустите оркестратор:
cd ./src/api
python -m orchestrator
Как только вы увидите, что статья была сгенерирована, папка .runs должна появиться в ./src/api . Выберите эту папку и нажмите на файл .tracy в ней. Это показывает вам все функции Python, которые были вызваны для создания статьи. Исследуйте каждый раздел и посмотрите, какую полезную информацию вы можете найти.
Contoso Creative Writer использует оценщиков для оценки качества реакции приложения. 4 показателя, которые оценщики в этом проекте оценивают, являются когерентность, беглость, актуальность и обоснованность. Пользовательский сценарий evaluate.py был записан для запуска всех эволюций для вас.
cd ./src/api
python -m evaluate.evaluatesrc/api/evaluate/eval_inputs.jsonl .Этот шаблон настроен на запуск CI/CD, когда вы продвигаете изменения в вашем репо. Когда CI/CD настроен, оценки будут в действиях GitHub, а затем автоматически развертывают ваше приложение на Push to Main.
Чтобы настроить CI/CD с действиями GitHub на вашем репозитории, запустите следующую команду:
azd pipeline config В этом шаблоне используются gpt-35-turbo-0613 , gpt-4-1106-Preview и gpt-4o-2024-05-13 которые могут быть недоступны во всех областях Azure. Проверьте актуальную доступность региона и выберите регион во время развертывания соответственно
Вы можете оценить стоимость архитектуры этого проекта с помощью калькулятора ценообразования Azure
Примечание
При реализации этого шаблона укажите, использует ли шаблон управляемый идентификатор или Key Vault
Этот шаблон имеет либо управляемую идентификацию, либо встроенные в ключевое хранилище, чтобы устранить необходимость для разработчиков для управления этими учетными данными. Приложения могут использовать управляемые личности для получения токенов Microsoft Entra без необходимости управления какими -либо учетными данными. Кроме того, мы добавили инструмент действий GitHub, который сканирует файлы инфраструктуры как код и генерирует отчет, содержащий любые обнаруженные проблемы. Чтобы обеспечить лучшие практики в вашем репо, мы рекомендуем всем создавать решения на основе наших шаблонов, убедитесь, что настройка сканирования GitHub Secret включена в ваши репо.
Этот проект принял код поведения с открытым исходным кодом Microsoft.
Ресурсы:
Для получения дополнительной информации см. Кодекс поведения FAQ или свяжитесь с [email protected] с любыми дополнительными вопросами или комментариями.
Этот проект следует ниже ответственных руководящих принципов ИИ и лучших практик, пожалуйста, просмотрите их перед использованием этого проекта:
