Azure AI aracısına araç ekleme

  • 5 dakika

Microsoft Agent Framework'te araçlar, yapay zeka aracınızın kendi başına gerçekleştiremediği görevleri gerçekleştirmek için mevcut API'leri ve hizmetleri kullanmasına olanak sağlar. Araçlar işlev çağrısıyla çalışır ve yapay zekanın belirli işlevleri otomatik olarak istemesine ve kullanmasına olanak tanır. Çerçeve, isteği kod tabanınızdaki uygun işleve yönlendirir ve sonuçları büyük dil modeline (LLM) döndürür, böylece son yanıtı oluşturabilir.

Otomatik işlev çağrısını etkinleştirmek için araçların nasıl çalıştıklarını açıklayan ayrıntılar sağlaması gerekir. İşlevin girişi, çıkışı ve amacı yapay zekanın anlayabileceği şekilde açıklanmalıdır, aksi takdirde yapay zeka işlevi doğru şekilde çağıramaz.

Microsoft Foundry Agent ile araçları kullanma

Microsoft Agent Framework, kullanıma hazır özel işlev araçlarını ve yerleşik araçları destekler.

Gömülü araçlar

Microsoft Foundry Aracıları, hemen kullanabileceğiniz birkaç yerleşik araçla birlikte gelir:

  • Kod Yorumlayıcı - Hesaplamalar, veri analizi ve daha fazlası için Python kodu yürütür
  • Dosya Arama - belgeleri arar ve analiz eder
  • Web Araması - İnternet'ten bilgi alır

Bu araçlar otomatik olarak kullanılabilir ve ek kurulum gerektirmez.

Özel işlev araçları

Microsoft Foundry Aracınız için özel araçlar oluştururken çeşitli temel kavramları anlamanız gerekir:

  1. İşlev tanımı ve ek açıklamaları

    Uygun tür ek açıklamalarıyla normal bir Python işlevi tanımlayarak aracınızı oluşturun. Annotated ve Field'yi Pydantic'ten kullanarak yapay zekanın işlevin amacını ve parametrelerin nasıl kullanılacağını anlamasına yardımcı olacak ayrıntılı açıklamalar sağlayın. Ek açıklamalarınız ne kadar açıklayıcı olursa yapay zeka işlevinizin ne zaman ve nasıl çağrılabileceğini o kadar iyi anlayabilir.

  2. Ajansınıza araç ekleme

    Oluşturma sırasında tools parametresini kullanarak özel işlevlerinizi ChatAgent'a geçirin. Tek bir işlev veya birden çok işlev listesi ekleyebilirsiniz. Çerçeve bu işlevleri otomatik olarak kaydeder ve yapay zekanın çağırması için kullanılabilir hale getirir.

  3. Konuşma aracılığıyla araç çağırma

    Araçlarınız aracıya kaydedildikten sonra bunları el ile çağırmanız gerekmez. Bunun yerine aracıya sorular sorun veya aracınıza doğal olarak aracının işlevselliğini gerektirecek görevler verin. Yapay zeka, konuşma bağlamı ve sağladığınız araç açıklamalarına göre araçlarınızı ne zaman çağırabileceğinizi otomatik olarak belirler.

  4. Birden çok araç ve düzenleme

    Tek bir aracıya birden çok araç ekleyebilirsiniz ve yapay zeka kullanıcının isteğine göre kullanılacak aracı otomatik olarak seçer. Çerçeve düzenlemeyi işler, uygun işlevleri çağırır ve kapsamlı bir yanıt sağlamak için sonuçlarını birleştirir.

Araç geliştirme için en iyi yöntemler

  • Açık açıklamalar: Yapay zekanın amacını anlamasına yardımcı olmak için işlevleriniz ve parametreleriniz için net ve ayrıntılı açıklamalar yazın
  • Tür ek açıklamaları: Beklenen giriş ve çıkış türlerini belirtmek için uygun Python türü ipuçlarını kullanın
  • Hata işleme: Beklenmeyen girişleri düzgün bir şekilde işlemek için araç işlevlerinizde uygun hata işlemeyi uygulama
  • Anlamlı veriler döndürme: İşlevlerinizin yapay zekanın yanıtlarında etkili bir şekilde kullanabileceği verileri döndürdiğinden emin olun
  • İşlevleri odaklanmış tutma: Tek bir işlevde çok fazla şey yapmaya çalışmak yerine her aracı belirli bir görevi işleyecek şekilde tasarlama

Bu kavramları izleyerek Microsoft Foundry Agent'ınızı hem yerleşik hem de özel araçlarla genişleterek API'lerle etkileşim kurmasını ve gelişmiş görevleri gerçekleştirmesini sağlayabilirsiniz. Bu yaklaşım yapay zekanızı daha güçlü hale getirir ve gerçek dünya uygulamalarını verimli bir şekilde işleyebilecek hale getirir.