Phase 00: Setup & Tooling

أجهزة الإرسال و المفاتيح

Type: Build

Languages: Python, TypeScript

Prerequisites: Phase 0, Lesson 01

Time: ~30 minutes

أهداف التعلم

• تخزين مفاتيح API بأمان باستخدام متغيرات البيئة و .envالملفات
• إجراء مكالمة API LLM باستخدام كل من SDK Python Anthropic و HTTP خام
• مقارنة أشكال طلب/رد HTTP القائمة على SDK والحمية للتحليل
• تحديد وتعامل الأخطاء الشائعة في إطار إطار الإعدادات الإلكترونية بما في ذلك الحدود المحددة للتصديق والحدود المتعلقة بالمعدلات

المشكلة

بدءا من المرحلة 11، ستدعون APIs LLM (Anthropic، OpenAI، Google). في المرحلة 13-16 ستقوم ببناء وكلاء يستخدمون هذه APIs في حلقات. تحتاج إلى معرفة كيفية عمل مفاتيح API، وكيفية تخزينها بأمان، وكيفية إجراء أول مكالمة API.

المفهوم

sequenceDiagram
    participant C as Your Code
    participant S as API Server
    C->>S: HTTP Request (with API key)
    S->>C: HTTP Response (JSON)

كل مكالمة من خلال إطار الإتصال:

1. نقطة نهاية (URL)
2. مفتاح API (تصديق)
3. هيئة الطلب (ما تريد)
4. جسم الاستجابة (ما تحصل عليه)

بناءها

الخطوة 1: تخزين مفاتيح API بأمان

لا تضع أبداً مفاتيح API في الرمز. استخدم متغيرات البيئة.

bashCopyexport ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
export OPENAI_API_KEY="sk-..."

أو استخدم.envالملف (إضافة إلى .gitignore):

CopyANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
OPENAI_API_KEY=sk-...

الخطوة 2: أول مكالمة API (بايتون)

pythonCopyimport os

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

MODEL = os.environ.get("LLM_MODEL", "claude-sonnet-5")

response = client.messages.create(
    model=MODEL,
    max_tokens=256,
    messages=[{"role": "user", "content": "What is a neural network in one sentence?"}]
)

print(response.content[0].text)

LLM_MODELيختار معرف النموذج الأنفروبي ، والإعداد الافتراضي هو اسم Sonnet غير المحدد. يتابع مزودي آخرون (OpenAI ، Google ، وغيرهم) نفس نمط مفتاح بالإضافة إلى معرف النموذج ، ولكن لكل منهما SDK وندوبايت الخاص به ، وخطة طلب / رد.

الخطوة الثالثة: الدعوة الأولى لل API (TypeScript)

typescriptCopyimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic();

const MODEL = process.env.LLM_MODEL ?? "claude-sonnet-5";

const response = await client.messages.create({
  model: MODEL,
  max_tokens: 256,
  messages: [{ role: "user", content: "What is a neural network in one sentence?" }],
});

console.log(response.content[0].text);

الخطوة الرابعة: HTTP الخام (لا SDK)

pythonCopyimport os
import urllib.request
import json

url = "https://api.anthropic.com/v1/messages"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "x-api-key": os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"],
    "anthropic-version": "2023-06-01",
}
body = json.dumps({
    "model": os.environ.get("LLM_MODEL", "claude-sonnet-5"),
    "max_tokens": 256,
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is a neural network in one sentence?"}],
}).encode()

req = urllib.request.Request(url, data=body, headers=headers, method="POST")
with urllib.request.urlopen(req) as resp:
    result = json.loads(resp.read())
    print(result["content"][0]["text"])

هذا ما تفعله SDK تحت الغطاء. فهم المكالمة HTTP الخام يساعد عند إصلاح البيانات.

استخدمها

لهذا الطبق:

لا تحتاج إليهم جميعاً الآن، قم بتعيينهم عندما يتطلب ذلك الدروس

أرسله

هذا الدرس ينتج عن:

• outputs/prompt-api-troubleshooter.md- تشخيص أخطاء API الشائعة

التمارين

1. احصل على مفتاح API الأنثروبيك وجعل أول مكالمة API
2. جرب النسخة الخامة HTTP ومقارنة تنسيق الاستجابة إلى النسخة SDK
3. استخدم عمدا مفتاح API خاطئ وقراءة رسالة الخطأ

الشروط الرئيسية

This free lesson is part of the AI Engineering from Scratch curriculum. Read the full explanation, run the lesson code, and verify the result in the interactive reader or from the repository source.

Browse the complete course catalog or open this lesson on GitHub.