Membina Ejen AI untuk Sistem Dagangan Automatik Menggunakan Kernel Semantik C# .NET, Perkhidmatan AI Azure dan Fungsi Azure

Panduan ini memperincikan penciptaan sistem perdagangan automatik dikuasakan AI menggunakan perkhidmatan .NET, C#, Semantic Kernel dan Azure. Ejen AI membolehkan analisis masa nyata, pemodelan ramalan dan keputusan perdagangan autonomi. Kami akan merangkumi pembinaan ejen AI berfungsi yang memanfaatkan Kernel Semantik .NET C#, .NET Core C# 8, API Web Teras ASP.NET, Perkhidmatan Azure AI, Fungsi Azure, Bilik Kekunci Azure, Azure Cosmos DB (API MongoDB), Azure Kubernetes Perkhidmatan (AKS) dan Python.

Jadual Kandungan

1. Pengenalan
2. Prasyarat
3. Gambaran Keseluruhan Seni Bina
4. Persediaan Persekitaran Pembangunan
5. Pembangunan Model AI (Python & Azure ML)
6. Mengintegrasikan Kernel Semantik C# .NET untuk Ejen AI
7. Membina API Web Teras .NET
8. Menyepadukan Model AI ke dalam Aplikasi Teras .NET
9. Storan Data Azure Cosmos DB
10. Azure Key Vault untuk Pengurusan Rahsia Selamat
11. Pemprosesan Didorong Peristiwa dengan Fungsi Azure
12. Pekontena Docker
13. Pengerahan ke Perkhidmatan Azure Kubernetes (AKS)
14. Pemantauan dan Pembalakan
15. Kesimpulan

Pengenalan

Sistem dagangan automatik, dipertingkatkan oleh ejen AI, belajar daripada data sejarah, meramalkan arah aliran pasaran dan melaksanakan dagangan secara autonomi. Panduan ini menunjukkan pembinaan sistem sedemikian menggunakan teknologi canggih dan perkhidmatan awan, terutamanya Kernel Semantik .NET C# untuk penyepaduan model AI yang lancar.

Prasyarat

• Langganan Azure: Akses kepada perkhidmatan Microsoft Azure.
• Alat Pembangunan: Visual Studio 2022 atau Visual Studio Code dengan .NET Core SDK, Python 3.8 dengan pustaka yang berkaitan.
• Azure CLI: Untuk pengurusan sumber Azure baris arahan.
• Docker: Dipasang secara setempat.
• Perkhidmatan Azure Kubernetes (AKS): Kebiasaan asas.
• Irin Semantik C# .NET: Dipasang dan dikonfigurasikan.

Gambaran Keseluruhan Seni Bina

Sistem ini terdiri daripada:

• Model AI: Dibangunkan dalam Python menggunakan Pembelajaran Mesin Azure.
• Irin Semantik C# .NET: Mengintegrasikan keupayaan AI ke dalam aplikasi Teras .NET.
• API Web Teras ASP.NET: Bahagian belakang untuk interaksi ejen AI dan pelaksanaan perdagangan.
• Azure Cosmos DB: Menyimpan data dagangan dan ramalan model.
• Azure Key Vault: Menyimpan maklumat sensitif (kunci API, rentetan sambungan) dengan selamat.
• Fungsi Azure: Mengendalikan proses dipacu peristiwa seperti pengingesan data masa nyata.
• Perkhidmatan Azure Kubernetes (AKS): Mengehos aplikasi kontena untuk kebolehskalaan dan ketersediaan tinggi.
• Perkhidmatan Azure AI: Menyediakan keupayaan AI tambahan (pilihan).

Persediaan Persekitaran Pembangunan

Pasang .NET Core SDK, Visual Studio (atau VS Code), .NET C# Semantic Kernel, Python 3.8 , perpustakaan Python yang diperlukan (pandas, numpy, scikit-learn, joblib, azureml-sdk), Azure CLI dan Docker Desktop.

Pembangunan Model AI (Python & Azure ML)

1. Tentukan Strategi Dagangan: Tentukan objektif model AI (cth., ramalan harga saham, klasifikasi arah aliran pasaran).
2. Sediakan Azure ML Workspace: Buat kumpulan sumber dan ruang kerja Azure Machine Learning menggunakan Azure CLI.
3. Membangunkan Model AI: Cipta skrip Python (cth., train_model.py) untuk melatih model menggunakan perpustakaan yang berkaitan.
4. Daftarkan Model dalam Azure ML: Daftar model terlatih dalam ruang kerja Azure ML anda.

Mengintegrasikan Kernel Semantik C# .NET untuk Ejen AI

1. Pasang Pakej NuGet: Tambahkan Microsoft.SemanticKernel pakej NuGet pada projek .NET anda.
2. Sepadukan Model AI: Cipta kelas (cth., TradingAgentKernel) untuk mentakrifkan fungsi ejen AI, menggunakan Inti Semantik untuk memanggil model AI melalui API REST atau kaedah lain yang sesuai.
3. Perkhidmatan Azure OpenAI (Pilihan): Sepadukan LLM seperti GPT-3 menggunakan konfigurasi hujung belakang Azure OpenAI Kernel Semantik.

Membina API Web Teras .NET

1. Memulakan Projek: Cipta projek API Web Teras ASP.NET baharu.
2. Pasang Pakej NuGet: Pasang pakej yang diperlukan untuk Cosmos DB, Azure Key Vault dan Kernel Semantik.
3. Sediakan Struktur Projek: Susun projek ke dalam Pengawal, Perkhidmatan dan Model.
4. Konfigurasikan Tetapan Apl: Buat appsettings.json dengan ruang letak untuk konfigurasi Azure Key Vault dan Cosmos DB.

Mengintegrasikan Model AI ke dalam Aplikasi Teras .NET

1. Gunakan Kernel Semantik: Integrasikan kelas TradingAgentKernel ke dalam pengawal API anda.
2. Melaksanakan Pengawal: Cipta pengawal API untuk mengendalikan permintaan pelaksanaan perdagangan, menggunakan Inti Semantik untuk mendapatkan ramalan daripada model AI.

Storan Data Azure Cosmos DB

Gunakan Cosmos DB .NET SDK untuk berinteraksi dengan pangkalan data, menyimpan data dagangan dan ramalan model.

Kunci Bilik Kebal Azure untuk Pengurusan Rahsia Selamat

1. Buat Bilik Kekunci Azure: Cipta tika Bilik Kekunci menggunakan Azure CLI.
2. Rahsia Simpan: Simpan maklumat sensitif (rentetan sambungan, kunci API) dalam Bilik Kebal Kekunci.
3. Konfigurasikan Aplikasi: Konfigurasikan aplikasi anda untuk mendapatkan semula rahsia daripada Bilik Kebal Kunci menggunakan perpustakaan .NET yang sesuai.

Pemprosesan Didorong Peristiwa dengan Fungsi Azure

1. Buat Projek Fungsi Azure: Cipta projek Fungsi Azure baharu menggunakan Alat Teras Fungsi Azure.
2. Laksanakan Fungsi: Buat fungsi (cth., MarketDataIngestion) untuk mengendalikan pengingesan data masa nyata dan mencetuskan tindakan perdagangan berdasarkan peristiwa.
3. Letak Fungsi: Letak fungsi ke Azure.
4. Sepadukan dengan Aplikasi Utama: Gunakan Grid Acara Azure atau Bas Perkhidmatan untuk komunikasi antara fungsi dan aplikasi utama.

Pekontena Docker

Buat Dockerfile untuk menyimpan aplikasi anda.

Pengerahan ke Perkhidmatan Azure Kubernetes (AKS)

Terapkan aplikasi kontena anda ke gugusan AKS.

Pemantauan dan Pembalakan

Dayakan Azure Monitor for Containers dan gunakan Application Insights untuk pemantauan dan pengelogan peringkat aplikasi.

Kesimpulan

Panduan komprehensif ini menunjukkan pembinaan sistem perdagangan automatik berkuasa AI yang teguh, berskala dan selamat menggunakan gabungan perkhidmatan .NET, C#, Semantic Kernel dan Azure. Ingat untuk menggantikan nilai pemegang tempat dengan nama dan bukti kelayakan sumber Azure anda yang sebenar.

Atas ialah kandungan terperinci Membina Ejen AI untuk Sistem Dagangan Automatik Menggunakan Kernel Semantik C# .NET, Perkhidmatan AI Azure dan Fungsi Azure. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!