279 lines
14 KiB
Markdown
279 lines
14 KiB
Markdown
# 🚀 מודול 1: יסודות Microsoft Foundry Toolkit
|
||
|
||
[]()
|
||
[]()
|
||
[]()
|
||
|
||
## 📋 מטרות לימוד
|
||
|
||
בסיום מודול זה, תוכל:
|
||
- ✅ להתקין ולהגדיר את הרחבת Microsoft Foundry Toolkit עבור VS Code
|
||
- ✅ לנווט בקטלוג המודלים ולהבין מקורות מודלים שונים
|
||
- ✅ להשתמש ב-Playground לבדיקות וניסויים עם מודלים
|
||
- ✅ ליצור סוכני AI מותאמים אישית באמצעות Agent Builder
|
||
- ✅ להשוות ביצועי מודלים בין ספקים שונים
|
||
- ✅ ליישם שיטות עבודה מומלצות להנדסת פרומפטים
|
||
|
||
## 🧠 מבוא ל-Microsoft Foundry Toolkit
|
||
|
||
ה-**Microsoft Foundry Toolkit Extension עבור VS Code** היא ההרחבה הדגלית של מיקרוסופט שמשנה את VS Code לסביבת פיתוח AI מקיפה. היא מקשרת בין מחקר AI לפיתוח יישומים מעשי, ומנגישה את הגנרטיב AI למפתחים מכל רמות המיומנות.
|
||
|
||
### 🌟 יכולות מרכזיות
|
||
|
||
| תכונה | תיאור | שימוש |
|
||
|---------|-------------|----------|
|
||
| **🗂️ קטלוג מודלים** | גישה ל-100+ מודלים מ-GitHub, ONNX, OpenAI, Anthropic, Google | גילוי ובחירת מודלים |
|
||
| **🔌 תמיכה ב-BYOM** | אינטגרציה של מודלים משלך (מקומיים/מרוחקים) | פריסת מודל מותאם אישית |
|
||
| **🎮 Playground אינטראקטיבי** | בדיקות מודל בזמן אמת עם ממשק שיחה | פרוטוטיפ מהיר ובדיקות |
|
||
| **📎 תמיכה מולטי-מודלית** | טיפול בטקסט, תמונות וקבצים מצורפים | יישומי AI מתקדמים |
|
||
| **⚡ עיבוד באצוות** | הרצת פרומפטים במקביל | זרימות עבודה יעילות לבדיקות |
|
||
| **📊 הערכת מודלים** | מדדים מובנים (F1, רלוונטיות, דמיון, קוהרנטיות) | הערכת ביצועים |
|
||
|
||
### 🎯 למה Microsoft Foundry Toolkit חשוב
|
||
|
||
- **🚀 פיתוח מואץ**: מהרעיונות לפרוטוטייפ בתוך דקות
|
||
- **🔄 זרימה אחידה**: ממשק אחד למספר ספקי AI
|
||
- **🧪 ניסויים קלים**: השוואת מודלים ללא הגדרות מורכבות
|
||
- **📈 מוכן לפרודקשן**: מעבר חלק מפרוטוטייפ לפריסה
|
||
|
||
## 🛠️ דרישות מוקדמות והגדרה
|
||
|
||
### 📦 התקנת הרחבת Microsoft Foundry Toolkit
|
||
|
||
**שלב 1: גש לשוק ההרחבות**
|
||
1. פתח את Visual Studio Code
|
||
2. עבור לתצוגת ההרחבות (`Ctrl+Shift+X` או `Cmd+Shift+X`)
|
||
3. חפש "Microsoft Foundry Toolkit"
|
||
|
||
**שלב 2: בחר את הגרסה המתאימה**
|
||
- **🟢 גרסה יציבה**: מומלץ לשימוש פרודקשן
|
||
- **🔶 גרסת ניסיון מוקדמת**: גישה מוקדמת לתכונות חדשות
|
||
|
||
**שלב 3: התקן והפעל**
|
||
|
||

|
||
|
||
### ✅ רשימת בדיקה לאימות
|
||
- [ ] סמל Microsoft Foundry Toolkit מופיע בסרגל הצד של VS Code
|
||
- [ ] ההרחבה מופעלת ופעילה
|
||
- [ ] אין שגיאות בהתקנה בפאנל הפלט
|
||
|
||
## 🧪 תרגיל מעשי 1: חקר מודלים מ-GitHub
|
||
|
||
**🎯 מטרה**: שלוט בקטלוג המודלים ובדוק את מודל ה-AI הראשון שלך
|
||
|
||
### 📊 שלב 1: ניווט בקטלוג המודלים
|
||
|
||
קטלוג המודלים הוא השער שלך לאקוסיסטם של AI. הוא מאגד מודלים מכמה ספקים, מה שמקל על גילוי והשוואת אפשרויות.
|
||
|
||
**🔍 מדריך ניווט:**
|
||
|
||
לחץ על **MODELS - Catalog** בסרגל הצד של Microsoft Foundry Toolkit
|
||
|
||

|
||
|
||
**💡 טיפ מקצועי**: חפש מודלים עם יכולות ספציפיות התואמות את המקרה שלך (למשל, יצירת קוד, כתיבה יצירתית, ניתוח).
|
||
|
||
**⚠️ הערה**: מודלים המתארחים ב-GitHub (כלומר GitHub Models) חינמיים לשימוש אך כפופים למגבלות בקצב הפניות וטוקנים. לגישה למודלים שלא ב-GitHub (מודלים חיצוניים המתארחים דרך Azure AI או נקודות קצה אחרות), תצטרך לספק את מפתח ה-API או האימות המתאים.
|
||
|
||
### 🚀 שלב 2: הוסף והגדר את המודל הראשון שלך
|
||
|
||
**אסטרטגיית בחירת מודלים:**
|
||
- **GPT-4.1**: הטוב ביותר להיסק וניתוח מורכב
|
||
- **Phi-4-mini**: קל משקל, תגובות מהירות למשימות פשוטות
|
||
|
||
**🔧 תהליך הגדרה:**
|
||
1. בחר **OpenAI GPT-4.1** מהקטלוג
|
||
2. לחץ **Add to My Models** - מועד את המודל לשימוש שלך
|
||
3. בחר **Try in Playground** להשקת סביבת הניסוי
|
||
4. המתן לאתחול המודל (הגדרה ראשונה עשויה לקחת זמן)
|
||
|
||

|
||
|
||
**⚙️ הבנת פרמטרי המודל:**
|
||
- **טמפרטורה**: שולטת ביצירתיות (0 = דטרמיניסטי, 1 = יצירתי)
|
||
- **Max Tokens**: אורך תגובה מקסימלי
|
||
- **Top-p**: דגימת ליבה לגיוון בתגובות
|
||
|
||
### 🎯 שלב 3: שלוט בממשק ה-Playground
|
||
|
||
ה-Playground הוא מעבדה לניסויי AI שלך. כך תוכל למקסם את הפוטנציאל שלו:
|
||
|
||
**🎨 שיטות עבודה מומלצות להנדסת פרומפטים:**
|
||
1. **היו ספציפיים**: הוראות ברורות ומפורטות מניבות תוצאות טובות יותר
|
||
2. **ספק הקשר**: כלול מידע רקע רלוונטי
|
||
3. **השתמש בדוגמאות**: הצג למודל מה שאתה רוצה באמצעות דוגמאות
|
||
4. **חזור על הפעולה**: שפר את הפרומפטים בהתבסס על התוצאות הראשוניות
|
||
|
||
**🧪 סצנריוני ניסוי:**
|
||
```markdown
|
||
# Example 1: Code Generation
|
||
"Write a Python function that calculates the factorial of a number using recursion. Include error handling and docstrings."
|
||
|
||
# Example 2: Creative Writing
|
||
"Write a professional email to a client explaining a project delay, maintaining a positive tone while being transparent about challenges."
|
||
|
||
# Example 3: Data Analysis
|
||
"Analyze this sales data and provide insights: [paste your data]. Focus on trends, anomalies, and actionable recommendations."
|
||
```
|
||
|
||

|
||
|
||
### 🏆 תרגיל אתגר: השוואת ביצועי מודלים
|
||
|
||
**🎯 מטרה**: השווה בין מודלים שונים באמצעות פרומפטים זהים כדי להבין את חוזקותיהם
|
||
|
||
**📋 הוראות:**
|
||
1. הוסף את **Phi-4-mini** לסביבת העבודה שלך
|
||
2. השתמש באותו פרומפט עבור GPT-4.1 ו-Phi-4-mini
|
||
|
||

|
||
|
||
3. השווה איכות תגובות, מהירות ודיוק
|
||
4. תעד את ממצאיך בחלק התוצאות
|
||
|
||

|
||
|
||
**💡 תובנות עיקריות לזיהוי:**
|
||
- מתי להשתמש ב-LLM לעומת SLM
|
||
- ישימות מול ביצועים
|
||
- יכולות ייחודיות של מודלים שונים
|
||
|
||
## 🤖 תרגיל מעשי 2: בניית סוכנים מותאמים אישית עם Agent Builder
|
||
|
||
**🎯 מטרה**: צור סוכני AI מיוחדים המותאמים למשימות וזרימות עבודה ספציפיות
|
||
|
||
### 🏗️ שלב 1: הבנת Agent Builder
|
||
|
||
Agent Builder הוא המקום שבו Microsoft Foundry Toolkit באמת זורח. הוא מאפשר לך ליצור עוזרי AI ייעודיים שממשיכים כוח של מודלי שפה גדולים עם הוראות מותאמות, פרמטרים ספציפיים וידע מיוחד.
|
||
|
||
**🧠 רכיבי ארכיטקטורת סוכן:**
|
||
- **מודל ליבה**: ה-LLM הבסיסי (GPT-4, Groks, Phi וכו')
|
||
- **פרומפט מערכת**: מגדיר אישיות והתנהגות הסוכן
|
||
- **פרמטרים**: הגדרות מותאמות לביצועים מיטביים
|
||
- **אינטגרציית כלים**: קישור ל-API חיצוניים ושירותי MCP
|
||
- **זיכרון**: הקשר שיחה ושמירת מושבים
|
||
|
||

|
||
|
||
### ⚙️ שלב 2: התעמקות בהגדרות סוכן
|
||
|
||
**🎨 יצירת פרומפטי מערכת יעילים:**
|
||
```markdown
|
||
# Template Structure:
|
||
## Role Definition
|
||
You are a [specific role] with expertise in [domain].
|
||
|
||
## Capabilities
|
||
- List specific abilities
|
||
- Define scope of knowledge
|
||
- Clarify limitations
|
||
|
||
## Behavior Guidelines
|
||
- Response style (formal, casual, technical)
|
||
- Output format preferences
|
||
- Error handling approach
|
||
|
||
## Examples
|
||
Provide 2-3 examples of ideal interactions
|
||
```
|
||
|
||
*כמובן, תוכל גם להשתמש ב-Generate System Prompt כדי לקבל עזרה מבוססת AI ביצירת אופטימיזציה של הפרומפטים*
|
||
|
||
**🔧 אופטימיזציה של פרמטרים:**
|
||
| פרמטר | טווח מומלץ | שימוש |
|
||
|-----------|------------------|----------|
|
||
| **טמפרטורה** | 0.1-0.3 | תגובות טכניות/עובדתיות |
|
||
| **טמפרטורה** | 0.7-0.9 | משימות יצירתיות/סיעור מוחות |
|
||
| **מקסימום טוקנים** | 500-1000 | תגובות תמציתיות |
|
||
| **מקסימום טוקנים** | 2000-4000 | הסברים מפורטים |
|
||
|
||
### 🐍 שלב 3: תרגיל מעשי - סוכן תכנות בפייתון
|
||
|
||
**🎯 משימה**: צור עוזר תכנות בפייתון מיוחד
|
||
|
||
**📋 שלבי הקונפיגורציה:**
|
||
|
||
1. **בחירת מודל**: בחר **Claude 3.5 Sonnet** (מצוין לקוד)
|
||
|
||
2. **עיצוב פרומפט מערכת**:
|
||
```markdown
|
||
# Python Programming Expert Agent
|
||
|
||
## Role
|
||
You are a senior Python developer with 10+ years of experience. You excel at writing clean, efficient, and well-documented Python code.
|
||
|
||
## Capabilities
|
||
- Write production-ready Python code
|
||
- Debug complex issues
|
||
- Explain code concepts clearly
|
||
- Suggest best practices and optimizations
|
||
- Provide complete working examples
|
||
|
||
## Response Format
|
||
- Always include docstrings
|
||
- Add inline comments for complex logic
|
||
- Suggest testing approaches
|
||
- Mention relevant libraries when applicable
|
||
|
||
## Code Quality Standards
|
||
- Follow PEP 8 style guidelines
|
||
- Use type hints where appropriate
|
||
- Handle exceptions gracefully
|
||
- Write readable, maintainable code
|
||
```
|
||
|
||
3. **הגדרת פרמטרים**:
|
||
- טמפרטורה: 0.2 (לקוד אמין ועקבי)
|
||
- מרבי טוקנים: 2000 (הסברים מפורטים)
|
||
- Top-p: 0.9 (יצירתיות מאוזנת)
|
||
|
||

|
||
|
||
### 🧪 שלב 4: בדיקת סוכן הפייתון שלך
|
||
|
||
**סצנריוני בדיקה:**
|
||
1. **פונקציה בסיסית**: "צור פונקציה למציאת מספרים ראשוניים"
|
||
2. **אלגוריתם מורכב**: "מימוש עץ חיפוש בינרי עם פעולות הוספה, מחיקה וחיפוש"
|
||
3. **בעיה מהעולם האמיתי**: "בניית ווב סקרייפר שמטפל במגבלות קצב ובנסיונות חוזרים"
|
||
4. **איתור בעיות**: "תקן את הקוד הזה [הדבק קוד מלא בbugs]"
|
||
|
||
**🏆 קריטריונים להצלחה:**
|
||
- ✅ הקוד רץ ללא שגיאות
|
||
- ✅ כולל תיעוד נכון
|
||
- ✅ מיישם שיטות עבודה מומלצות בפייתון
|
||
- ✅ מספק הסברים ברורים
|
||
- ✅ מציע שיפורים
|
||
|
||
## 🎓 סיכום מודול 1 והשלבים הבאים
|
||
|
||
### 📊 בדיקת ידע
|
||
|
||
בדוק את הבנתך:
|
||
- [ ] האם אתה יכול להסביר את ההבדלים בין מודלים בקטלוג?
|
||
- [ ] האם יצרת ובדקת בהצלחה סוכן מותאם אישית?
|
||
- [ ] האם אתה מבין כיצד לאופטם פרמטרים למקרים שונים?
|
||
- [ ] האם תוכל לעצב פרומפטי מערכת יעילים?
|
||
|
||
### 📚 משאבים נוספים
|
||
|
||
- **תיעוד Microsoft Foundry Toolkit**: [מסמכי מיקרוסופט הרשמיים](https://github.com/microsoft/vscode-ai-toolkit)
|
||
- **מדריך להנדסת פרומפטים**: [שיטות עבודה מומלצות](https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering)
|
||
- **מודלים ב-Microsoft Foundry Toolkit**: [מודלים בפיתוח](https://github.com/microsoft/vscode-ai-toolkit/blob/main/doc/models.md)
|
||
|
||
**🎉 מזל טוב!** שלטת ביסודות Microsoft Foundry Toolkit ומוכן לבנות יישומי AI מתקדמים יותר!
|
||
|
||
### 🔜 המשך למודול הבא
|
||
|
||
מוכן ליכולות מתקדמות יותר? המשך אל **[מודול 2: MCP עם יסודות Microsoft Foundry Toolkit](../lab2/README.md)** שם תלמד כיצד:
|
||
- לחבר את הסוכנים שלך לכלים חיצוניים באמצעות Model Context Protocol (MCP)
|
||
- לבנות סוכני אוטומציה לדפדפן עם Playwright
|
||
- לשלב שרתי MCP עם סוכני Microsoft Foundry Toolkit שלך
|
||
- לחזק את הסוכנים שלך עם נתונים ויכולות חיצוניים
|
||
|
||
---
|
||
|
||
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
|
||
**כתב ויתור**:
|
||
מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום אוטומטי [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). למרות שאנו שואפים לדיוק, יש לקחת בחשבון שתרגומים אוטומטיים עלולים להכיל שגיאות או אי-דיוקים. יש להחשיב את המסמך המקורי בשפתו הטבעית כמקור הסמכות. למידע קריטי מומלץ להשתמש בתרגום מקצועי על ידי מתרגם אדם. אנו לא אחראים לכל אי-הבנה או פירוש שגוי הנובע מהשימוש בתרגום זה.
|
||
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END --> |