使用 .NET C# 语义内核、Azure AI 服务和 Azure Functions 为自动交易系统构建 AI 代理

本指南详细介绍了如何使用 .NET、C#、语义内核和 Azure 服务创建人工智能驱动的自动交易系统。 人工智能代理可以实现实时分析、预测建模和自主交易决策。 我们将介绍如何利用 .NET C# 语义内核、.NET Core C# 8、ASP.NET Core Web API、Azure AI 服务、Azure Functions、Azure Key Vault、Azure Cosmos DB (MongoDB API)、Azure Kubernetes 构建功能性 AI 代理服务 (AKS) 和 Python。

目录

1. 简介
2. 先决条件
3. 架构概述
4. 开发环境设置
5. AI 模型开发（Python 和 Azure ML）
6. 为 AI 代理集成 .NET C# 语义内核
7. 构建 .NET Core Web API
8. 将 AI 模型集成到 .NET Core 应用程序中
9. Azure Cosmos DB 数据存储
10. 用于安全机密管理的 Azure Key Vault
11. 使用 Azure Functions 进行事件驱动处理
12. Docker 容器化
13. 部署到 Azure Kubernetes 服务 (AKS)
14. 监控和记录
15. 结论

简介

由人工智能代理增强的自动交易系统，可以从历史数据中学习、预测市场趋势并自主执行交易。本指南演示了使用先进技术和云服务构建这样的系统，特别是用于无缝 AI 模型集成的 .NET C# 语义内核。

先决条件

• Azure 订阅： 访问 Microsoft Azure 服务。
• 开发工具： Visual Studio 2022 或带有 .NET Core SDK 的 Visual Studio Code、带有相关库的 Python 3.8。
• Azure CLI： 用于命令行 Azure 资源管理。
• Docker：本地安装。
• Azure Kubernetes 服务 (AKS)： 基本熟悉。
• .NET C# 语义内核：已安装并配置。

架构概述

系统包括：

• AI 模型： 使用 Azure 机器学习在 Python 中开发。
• .NET C# 语义内核：将 AI 功能集成到 .NET Core 应用程序中。
• ASP.NET Core Web API：人工智能代理交互和交易执行的后端。
• Azure Cosmos DB： 存储交易数据和模型预测。
• Azure Key Vault：安全存储敏感信息（API 密钥、连接字符串）。
• Azure Functions： 处理事件驱动的流程，例如实时数据摄取。
• Azure Kubernetes 服务 (AKS)： 托管容器化应用程序以实现可扩展性和高可用性。
• Azure AI 服务： 提供补充 AI 功能（可选）。

开发环境设置

安装 .NET Core SDK、Visual Studio（或 VS Code）、.NET C# 语义内核、Python 3.8 、必要的 Python 库（pandas、numpy、scikit-learn、joblib、azureml-sdk)、Azure CLI 和 Docker 桌面。

AI 模型开发（Python 和 Azure ML）

1. 定义交易策略：确定人工智能模型的目标（例如股票价格预测、市场趋势分类）。
2. 设置 Azure ML 工作区： 使用 Azure CLI 创建资源组和 Azure 机器学习工作区。
3. 开发 AI 模型： 创建 Python 脚本（例如 train_model.py）以使用相关库训练模型。
4. 在 Azure ML 中注册模型：在 Azure ML 工作区中注册经过训练的模型。

为 AI 代理集成 .NET C# 语义内核

1. 安装 NuGet 包： 将 Microsoft.SemanticKernel NuGet 包添加到您的 .NET 项目。
2. 集成 AI 模型： 创建一个类（例如 TradingAgentKernel）来定义 AI 代理的功能，使用语义内核通过 REST API 或其他合适的方法调用 AI 模型。
3. Azure OpenAI 服务（可选）： 使用语义内核的 Azure OpenAI 后端配置集成 GPT-3 等 LLM。

构建 .NET Core Web API

1. 初始化项目：创建一个新的 ASP.NET Core Web API 项目。
2. 安装 NuGet 软件包： 安装 Cosmos DB、Azure Key Vault 和 Semantic Kernel 所需的软件包。
3. 设置项目结构：将项目组织为控制器、服务和模型。
4. 配置应用程序设置： 使用 Azure Key Vault 和 Cosmos DB 配置的占位符创建 appsettings.json。

将 AI 模型集成到 .NET Core 应用程序

1. 使用语义内核：将 TradingAgentKernel 类集成到您的 API 控制器中。
2. 实现控制器：创建 API 控制器来处理交易执行请求，使用语义内核从 AI 模型获取预测。

Azure Cosmos DB 数据存储

使用 Cosmos DB .NET SDK 与数据库交互，存储交易数据和模型预测。

用于安全机密管理的 Azure Key Vault

1. 创建 Azure Key Vault： 使用 Azure CLI 创建 Key Vault 实例。
2. 存储机密： 将敏感信息（连接字符串、API 密钥）存储在 Key Vault 中。
3. 配置应用程序：配置您的应用程序以使用适当的 .NET 库从 Key Vault 检索机密。

使用 Azure Functions 进行事件驱动处理

1. 创建 Azure Function 项目： 使用 Azure Functions Core Tools 创建新的 Azure Function 项目。
2. 实现函数： 创建函数（例如 MarketDataIngestion）来处理实时数据摄取并根据事件触发交易操作。
3. 部署函数：将函数部署到 Azure。
4. 与主应用程序集成：使用 Azure 事件网格或服务总线在函数和主应用程序之间进行通信。

Docker 容器化

创建一个 Dockerfile 来容器化您的应用程序。

部署到 Azure Kubernetes 服务 (AKS)

将容器化应用程序部署到 AKS 集群。

监控和记录

启用 Azure Monitor for Containers 并使用 Application Insights 进行应用程序级监视和日志记录。

结论

这份综合指南演示了如何结合使用 .NET、C#、语义内核和 Azure 服务来构建强大、可扩展且安全的 AI 驱动的自动交易系统。 请记住将占位符值替换为实际的 Azure 资源名称和凭据。

以上是使用 .NET C# 语义内核、Azure AI 服务和 Azure Functions 为自动交易系统构建 AI 代理的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！