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Programmieren: Erweiterungen für KI und Vektordaten in .NET
- In Kooperation mit Semantic Kernel
- Erste Schritte mit Microsoft.Extensions.AI
- Vektordatenbanken wichtig bei der Arbeit mit KI-Modellen
- Embeddings grundlegend für die Arbeit mit KI-Modellen
- Exkurs zu Microsoft.Extensions.AI.Evaluations und Fazit
Zeitgleich mit der Ankündigung von .NET 9 im November 2024 hat Microsoft neue Bausteine (Building Blocks) für KI in .NET veröffentlicht. Microsoft plant damit ein einheitliches und robustes Ökosystem, um künstliche Intelligenz in die verschiedenen .NET-Anwendungen und -Plattformen zu integrieren. Robust bedeutet hier nicht nur die Funktionsfähigkeit der Laufzeitumgebung, sondern auch reduzierte Auswahlmöglichkeiten durch eine stabile Abstraktionsschicht.
Denn mittlerweile gibt es eine große Auswahl an APIs und SDKs, um KI-Modelle und Vektordatenbanken in eigene Anwendungen zu integrieren. Die Auswahl ist zwar wichtig und vergrößert sich beständig, macht Architekturentscheidungen aber schwieriger.
- Die Bibliotheken Microsoft.Extensions.AI und Microsoft.Extensions.VectorData bringen KI-Modelle und Vektordaten in .NET-Anwendungen.
- Sie stellen Abstraktionen zur Implementierung verschiedener Dienste bereit, die gewährleisten, dass Anwendungscode und spezifische API-Umsetzungen getrennt bleiben.
- Vorteile für Entwickler sind eine einheitliche API, die dadurch vereinfachte Handhabung von KI-Diensten und Flexibilität.
Mit Microsoft.Extensions.AI und Microsoft.Extensions.VectorData bietet Microsoft Erweiterungen an, die KI-Modelle und Vektordaten effizient in .NET-Anwendungen integrieren. Die Bibliotheken basieren auf dem Extensions-Ökosystem. In Kombination lassen sich etwa leistungsfähige Such- und Analysefunktionen direkt in .NET-Anwendungen einbinden. Die Anwendungsfälle reichen von Chatbots mit kontextbezogener Antwortgenerierung bis zu intelligenten Datenanalysen.
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