參與者執行與驗證
當 Azure 與 Foundry 主線環境已經為你準備好時，請走這條路徑。
如果你還沒完成本機 Python、套件安裝或 .env 設定，先去 設定開發環境，完成後再回來這一頁做驗證。
這條路徑適合誰
- 已拿到現成環境的學員
- 只需要登入、設定本機環境、跑驗證的學員
- 想先確認 agent 可用，再回頭看部署細節的學員
如果你還不確定自己需不需要 Azure 部署權限，先看 部署總覽中的 Azure 權限對照。
先做什麼
先用下面這個原則判斷，不要直接跳到驗證指令：
- 你是第一次在這台機器開啟 repo：先完成 設定開發環境
- 你已經有可用的
.venv、相依套件和.env：直接留在本頁繼續驗證 - 你接手的是管理員已建好的共享環境：通常也要先快速檢查一次 設定開發環境 內的本機設定段落
開始前先確認
| 項目 | 至少要拿到什麼 |
|---|---|
| Azure 登入資訊 | 指定帳號或租用戶 |
| Azure 存取權 | 已準備好的既有資源存取 |
| Scenario 設定 | SCENARIO_KEY，若沒有特別指定就用 default |
| 資料夾設定 | 若是自訂資料集，另外確認 DATA_FOLDER |
| 環境狀態 | 已完成建置，或只完成部署尚未建置 |
如果上面任一項拿不到，先停在這裡，不要往下跑。
最短檢查
開始前只要先確認這四件事：
- 你已登入正確的 Azure 帳號
.env內的SCENARIO_KEY正確- Python 與必要 SDK 可正常使用
更多檢查指令
az account show --query "{tenantId:tenantId, subscription:name, user:user.name}" -o table
grep -E '^(SCENARIO_KEY|DATA_FOLDER)=' .env
python --version
python -c "import azure.ai.projects; print('Ready!')"
python -c "from scripts.load_env import load_all_env; load_all_env(); import os; print('AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT=', 'set' if os.getenv('AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT') else 'missing'); print('AZURE_AI_SEARCH_ENDPOINT=', 'set' if os.getenv('AZURE_AI_SEARCH_ENDPOINT') else 'missing'); print('SCENARIO_KEY=', os.getenv('SCENARIO_KEY', 'missing')); print('DATA_FOLDER=', os.getenv('DATA_FOLDER', 'missing'))"
先判斷你要驗證哪一條路徑
| Path | 什麼時候用 | 最小前提 |
|---|---|---|
Foundry IQ only |
只想先確認文件搜尋與回答流程 | AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT、AZURE_AI_SEARCH_ENDPOINT、正確的 SCENARIO_KEY |
資料延伸（附錄） |
要在主線完成後，再補資料問答 | Path 1 的所有條件，加上附錄資料工作區與對應權限 |
最小驗證流程
Path 1：Foundry IQ only
如果環境已建好，直接測試：
如果環境還沒建好，先建置再測：
python scripts/admin_prepare_shared_demo.py --mode foundry-only
python scripts/participant_validate_docs.py
成功時，你至少應該能問出一題文件問題，並看到 agent 從文件內容回答。
資料附錄留到最後
如果你要在主線完成後，再補文件 + 資料整合驗證，請改看 附錄延伸。
附錄裡會補上：
admin_prepare_docs_data_demo.py/participant_validate_docs_data.py這條整合路徑- 附錄資料工作區的前置檢查方式
- 文件 + 資料整合問答的驗證重點
失敗時先回頭查哪裡
先檢查：
AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT是否已載入AZURE_AI_SEARCH_ENDPOINT是否已載入DATA_FOLDER是否指向正確資料夾- 你目前登入的 Azure 身分是否就是管理員指定的身分
如果你之後要走附錄中的資料路徑，再另外檢查：
- 你是否真的能開啟指定的附錄資料工作區
- workspace 中是否已有管理員準備好的 lakehouse / ontology / data agent
何時算完成
- 測試腳本可以正常啟動
- Path 1 時，agent 能回答至少一個文件問題
- 如果你之後要補資料路徑，再到附錄完成資料與整合問答驗證
完整流程可參考 建置與驗證解決方案。
這條路徑不涵蓋的內容
- 從零開始佈建 Azure 資源
- 從零開始建立附錄資料工作區
- 授予其他使用者 Azure RBAC
- 將環境分享給額外的參與者
這些工作請改走 管理員部署。
驗證完成後，請繼續到 為你的使用案例自訂。