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LESSON 1 / 10免費試讀
歡迎!在開始用 LangChain 打造 AI 應用之前,先把開發環境準備好。這一章會帶你設定開發環境,並取得免費的 GitHub token 以存取 AI 模型(你也可以改用 Microsoft Foundry)。做完這一課,你就會具備開始用 LangChain 開發所需的一切。
就像做家具前要先把工作坊準備好,開發 AI 應用之前也得先把開發環境準備好。
你會設定開發環境、取得 AI 模型的存取權,並配置好工具。這能確保你有穩固的基礎與順暢的開發體驗。來把工作坊準備好吧——只要 15 分鐘!
這門課你可以用 GitHub Models 或 Microsoft Foundry 來存取 LLM。一開始建議先用 GitHub Models。
GitHub Models 對這門課來說已經很夠用,但如果你有 Azure 訂閱,也可以改用 Microsoft Foundry,取得企業級功能的正式環境 AI 應用能力。如果你是 Azure 新手,也可以在這裡註冊取得 USD$200 的免費額度。
從以下兩種方式中選一種來設定你的開發環境。最簡單的方式是 GitHub Codespaces,因為所有工具都會自動幫你裝好,不過你也可以在本機設定:
你可以直接用 GitHub Codespaces 打開這門課。點下面的按鈕,會帶你到一個有綠色 CREATE A CODESPACE 按鈕的頁面。點下去並等 Codespace 載入,瀏覽器裡就會開啟一個網頁版的 VS Code。
終端機應該會自動打開,你會看到使用者名稱前面有 (.venv) 字樣,這代表 Python 虛擬環境已經啟用。這個環境已經裝好這門課需要的所有 Python 套件。
.env 檔案在 Codespaces 裡,所有環境變數都會自動幫你設定好。
預設會使用 GitHub Models 提供免費的 AI 模型存取權。要用 GitHub Models,需要一組 Personal Access Token,在 Codespaces 裡這組 token、正確的端點與模型名稱都會自動加進你的 .env 檔案。
確認你的 .env 檔案存在,並檢查裡面是否有以下必要變數。
GitHub Models(免費):
AI_API_KEY=your_personal_token_will_show_up_here
AI_ENDPOINT=https://models.inference.ai.azure.com
AI_MODEL=gpt-5-mini
替代方案:Microsoft Foundry
如果你有 Azure 訂閱,可以改用 Microsoft Foundry,取得正式環境等級的 AI 應用能力與更多 token 額度。詳細的模型部署與環境設定步驟,請參考 Azure 設定附錄。
這樣就完成了🎉 接下來可以前往測試你的設定。
要跑 LangChain v1 應用,你需要 Python 3.10 以上。
python --version
# or
python3 --version
如果看到 3.10 以上的版本,就沒問題了!直接跳到步驟 2。如果沒有:
python --version # Should show 3.10 or higher
pip --version # Should show pip version
# Clone the course repository
git clone https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners
# Navigate to the project
cd langchain-for-beginners
# Create a virtual environment
python -m venv venv
# Activate the virtual environment
# On Mac/Linux:
source venv/bin/activate
# On Windows:
venv\Scripts\activate
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt
這會安裝所有必要的套件,包括:
langchain-openai —— OpenAI 相容的模型整合langchain-core —— LangChain 核心功能langchain —— 含額外工具的 LangChain 主套件langchain-azure-ai —— Azure 專用的 LangChain 整合python-dotenv —— 用於管理 API key 的環境變數套件GitHub Models 提供強大 AI 模型的免費存取權——你只需要一組 Personal Access Token。
langchain-course(或任何你喜歡的名稱).env 檔案Mac、Linux、Windows 上的 WSL:
cp .env.example .env
Windows 命令提示字元:
# Windows Command Prompt
copy .env.example .env
# Windows PowerShell
Copy-Item .env.example .env
.env 檔案用你的文字編輯器打開 .env,設定你的 AI 供應商。
GitHub Models(免費):
AI_API_KEY=ghp_your_github_token_here
AI_ENDPOINT=https://models.inference.ai.azure.com
AI_MODEL=gpt-5-mini
把 ghp_your_github_token_here 換成你實際的 GitHub token!
替代方案:Microsoft Foundry
如果你有 Azure 訂閱,可以改用 Microsoft Foundry 打造正式環境等級的 AI 應用。詳細的模型部署與環境設定步驟,請參考 Azure 設定附錄。
來驗證一切是否正常運作!
在專案根目錄的終端機執行以下指令:
python scripts/test_setup.py
預期輸出:
🚀 Testing AI provider connection...
✅ SUCCESS! Your AI provider is working!
Provider: https://models.inference.ai.azure.com
Model: gpt-5-mini
Model response: Setup successful!
🎉 You're ready to start the course!
如果看到這個結果,就代表設定完成了!如果沒有,請查看下方的疑難排解章節。
開始上課前,請確認你已經:
Codespaces 版本:
.env 裡有預期的變數本機開發版本:
pip install -r requirements.txt).env 檔案已配置好你的 token(或 Microsoft Foundry 的 key)與端點一切都設定好了!是時候打造你的第一個 AI 應用了。
👉 繼續前往LangChain 簡介
這一課附有一份動手練習(assignment),幫你確認開發環境、.env 設定與模型存取權都已經正確就緒,可以開始後面的課程。完整內容請見 00-course-setup 的 assignment。
內容來源:本頁譯自 Microsoft 開源課程
LangChain for Beginners,原文連結:https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners/blob/main/00-course-setup/README.mdMIT License, Copyright (c) Microsoft Corporation。
原文沒有官方中文版,本頁為碼力獅社群的中文翻譯與整理(翻譯課文、保留原文的
圖片與參考資源連結、附上重點整理),非 Microsoft 官方版本;內容如與原文有出入,
以英文原文為準。程式碼範例與 assignment 請直接使用原始 repo。
.env 只填三個值——AI_API_KEY、AI_ENDPOINT、AI_MODEL。pip install -r requirements.txt,免得套件版本衝突。.env 設定細節寫在附錄裡,這一課本身不強制要求。python scripts/test_setup.py 驗證,看到「SUCCESS! Your AI provider is working!」才算真的設定完成,不要跳過這一步直接進下一課。