本指南詳細介紹了如何使用 .NET、C#、語義內(nèi)核和 Azure 服務創(chuàng)建人工智能驅(qū)動的自動交易系統(tǒng)。 人工智能代理可以實現(xiàn)實時分析、預測建模和自主交易決策。 我們將介紹如何利用 .NET C# 語義內(nèi)核、.NET Core C# 8、ASP.NET Core Web API、Azure AI 服務、Azure Functions、Azure Key Vault、Azure Cosmos DB (MongoDB API)、Azure Kubernetes 構(gòu)建功能性 AI 代理服務 (AKS) 和 Python。

目錄

1. 簡介
2. 先決條件
3. 架構(gòu)概述
4. 開發(fā)環(huán)境設置
5. AI 模型開發(fā)（Python 和 Azure ML）
6. 為 AI 代理集成 .NET C# 語義內(nèi)核
7. 構(gòu)建 .NET Core Web API
8. 將 AI 模型集成到 .NET Core 應用程序中
9. Azure Cosmos DB 數(shù)據(jù)存儲
10. 用于安全機密管理的 Azure Key Vault
11. 使用 Azure Functions 進行事件驅(qū)動處理
12. Docker 容器化
13. 部署到 Azure Kubernetes 服務 (AKS)
14. 監(jiān)控和記錄
15. 結(jié)論

簡介

由人工智能代理增強的自動交易系統(tǒng)，可以從歷史數(shù)據(jù)中學習、預測市場趨勢并自主執(zhí)行交易。本指南演示了使用先進技術(shù)和云服務構(gòu)建這樣的系統(tǒng)，特別是用于無縫 AI 模型集成的 .NET C# 語義內(nèi)核。

先決條件

• Azure 訂閱： 訪問 Microsoft Azure 服務。
• 開發(fā)工具： Visual Studio 2022 或帶有 .NET Core SDK 的 Visual Studio Code、帶有相關(guān)庫的 Python 3.8。
• Azure CLI： 用于命令行 Azure 資源管理。
• Docker：本地安裝。
• Azure Kubernetes 服務 (AKS)： 基本熟悉。
• .NET C# 語義內(nèi)核：已安裝并配置。

架構(gòu)概述

系統(tǒng)包括：

• AI 模型： 使用 Azure 機器學習在 Python 中開發(fā)。
• .NET C# 語義內(nèi)核：將 AI 功能集成到 .NET Core 應用程序中。
• ASP.NET Core Web API：人工智能代理交互和交易執(zhí)行的后端。
• Azure Cosmos DB： 存儲交易數(shù)據(jù)和模型預測。
• Azure Key Vault：安全存儲敏感信息（API 密鑰、連接字符串）。
• Azure Functions： 處理事件驅(qū)動的流程，例如實時數(shù)據(jù)攝取。
• Azure Kubernetes 服務 (AKS)： 托管容器化應用程序以實現(xiàn)可擴展性和高可用性。
• Azure AI 服務： 提供補充 AI 功能（可選）。

開發(fā)環(huán)境設置

安裝 .NET Core SDK、Visual Studio（或 VS Code）、.NET C# 語義內(nèi)核、Python 3.8 、必要的 Python 庫（pandas、numpy、scikit-learn、joblib、azureml-sdk)、Azure CLI 和 Docker 桌面。

AI 模型開發(fā)（Python 和 Azure ML）

1. 定義交易策略：確定人工智能模型的目標（例如股票價格預測、市場趨勢分類）。
2. 設置 Azure ML 工作區(qū)： 使用 Azure CLI 創(chuàng)建資源組和 Azure 機器學習工作區(qū)。
3. 開發(fā) AI 模型： 創(chuàng)建 Python 腳本（例如 train_model.py）以使用相關(guān)庫訓練模型。
4. 在 Azure ML 中注冊模型：在 Azure ML 工作區(qū)中注冊經(jīng)過訓練的模型。

為 AI 代理集成 .NET C# 語義內(nèi)核

1. 安裝 NuGet 包： 將 Microsoft.SemanticKernel NuGet 包添加到您的 .NET 項目。
2. 集成 AI 模型： 創(chuàng)建一個類（例如 TradingAgentKernel）來定義 AI 代理的功能，使用語義內(nèi)核通過 REST API 或其他合適的方法調(diào)用 AI 模型。
3. Azure OpenAI 服務（可選）： 使用語義內(nèi)核的 Azure OpenAI 后端配置集成 GPT-3 等 LLM。

構(gòu)建 .NET Core Web API

1. 初始化項目：創(chuàng)建一個新的 ASP.NET Core Web API 項目。
2. 安裝 NuGet 軟件包： 安裝 Cosmos DB、Azure Key Vault 和 Semantic Kernel 所需的軟件包。
3. 設置項目結(jié)構(gòu)：將項目組織為控制器、服務和模型。
4. 配置應用程序設置： 使用 Azure Key Vault 和 Cosmos DB 配置的占位符創(chuàng)建 appsettings.json。

將 AI 模型集成到 .NET Core 應用程序

1. 使用語義內(nèi)核：將 TradingAgentKernel 類集成到您的 API 控制器中。
2. 實現(xiàn)控制器：創(chuàng)建 API 控制器來處理交易執(zhí)行請求，使用語義內(nèi)核從 AI 模型獲取預測。

Azure Cosmos DB 數(shù)據(jù)存儲

使用 Cosmos DB .NET SDK 與數(shù)據(jù)庫交互，存儲交易數(shù)據(jù)和模型預測。

用于安全機密管理的 Azure Key Vault

1. 創(chuàng)建 Azure Key Vault： 使用 Azure CLI 創(chuàng)建 Key Vault 實例。
2. 存儲機密： 將敏感信息（連接字符串、API 密鑰）存儲在 Key Vault 中。
3. 配置應用程序：配置您的應用程序以使用適當?shù)?.NET 庫從 Key Vault 檢索機密。

使用 Azure Functions 進行事件驅(qū)動處理

1. 創(chuàng)建 Azure Function 項目： 使用 Azure Functions Core Tools 創(chuàng)建新的 Azure Function 項目。
2. 實現(xiàn)函數(shù)： 創(chuàng)建函數(shù)（例如 MarketDataIngestion）來處理實時數(shù)據(jù)攝取并根據(jù)事件觸發(fā)交易操作。
3. 部署函數(shù)：將函數(shù)部署到 Azure。
4. 與主應用程序集成：使用 Azure 事件網(wǎng)格或服務總線在函數(shù)和主應用程序之間進行通信。

Docker 容器化

創(chuàng)建一個 Dockerfile 來容器化您的應用程序。

部署到 Azure Kubernetes 服務 (AKS)

將容器化應用程序部署到 AKS 集群。

監(jiān)控和記錄

啟用 Azure Monitor for Containers 并使用 Application Insights 進行應用程序級監(jiān)視和日志記錄。

結(jié)論

這份綜合指南演示了如何結(jié)合使用 .NET、C#、語義內(nèi)核和 Azure 服務來構(gòu)建強大、可擴展且安全的 AI 驅(qū)動的自動交易系統(tǒng)。 請記住將占位符值替換為實際的 Azure 資源名稱和憑據(jù)。

以上是使用 .NET C# 語義內(nèi)核、Azure AI 服務和 Azure Functions 為自動交易系統(tǒng)構(gòu)建 AI 代理的詳細內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！