Was wir beim .NET AI Bootcamp mit Jeff Fritz gelernt haben
Siehe Jeff Fritz .NET AI Bootcamp – https://www.youtube.com/live/nJYB9Fb0hr4
Iron Software sponserte mit Stolz Jeff Fritz' 8-stündiges .NET AI Bootcamp und lieferte damit genau das, was die .NET-Community brauchte: einen umfassenden, praxisorientierten Workshop, der KI vom Schlagwort zum praktischen Entwicklungswerkzeug macht. Dies war keine weitere theoretische Übersicht, Jeff Fritz entwickelte funktionierende Anwendungen von Grund auf und demonstrierte so praxisnahe Implementierungsmuster, die Entwickler sofort anwenden können. Ein zweiter Workshop mit Schwerpunkt auf .NET Aspire findet in der darauffolgenden Woche statt. Weitere Informationen finden Sie hier .
Im Rahmen unseres kontinuierlichen Engagements für die Weiterbildung von .NET-Entwicklern und das Wachstum der Community haben Iron Software und Jeff Fritz diese kostenlose, ganztägige Online-Veranstaltung für Tausende von Entwicklern weltweit ermöglicht. Der Workshop unterstreicht unser Bestreben, Innovation und Zusammenarbeit im .NET-Ökosystem zu fördern.
Werkstattumgebung und -aufbau
Im Bootcamp wurde Wert darauf gelegt, die Sitzung als fokussierten Workshop und nicht als passives Zuschauen zu behandeln. Jeff Fritz empfahl eine saubere Entwicklungsumgebung mit .NET 9 Preview, Docker und einer korrekten GitHub-Token-Konfiguration für den Zugriff auf Modelle.
Die Einrichtung des GitHub-Tokens erwies sich als bemerkenswert unkompliziert: Man navigierte zu den Entwicklereinstellungen, erstellte einen detaillierten Token mit Lesezugriff auf Modelle und legte ein entsprechendes Ablaufdatum fest. Die offenen Modelle von GitHub ermöglichen den kostenlosen Zugriff auf GPT-4 Mini, ohne dass ein Abonnement von OpenAI oder Azure erforderlich ist.
Jeff Fritz demonstrierte drei Bereitstellungsoptionen: GitHub Models für kostenlosen Zugriff, Azure OpenAI Service für Unternehmensfunktionen und Ollama für vollständige lokale Privatsphäre. Die zentrale Erkenntnis war, dass Anbieterflexibilitätsanwendungen ohne Codeänderungen zwischen verschiedenen Diensten wechseln können.
Entwicklung realer Anwendungen: Die Quiz-App
Anstatt einen weiteren Chatbot vorzuführen, entwickelte Fritz mit Blazor Server eine praktische Quiz-Anwendung. Die Anwendung generiert dynamische Quizfragen zu jedem beliebigen Thema und demonstriert so reale Anwendungsbeispiele für KI-Integration.
Die Implementierung hob die saubere Integration durch Microsoft.Extensions.AI Dependency Injection hervor und machte KI-Dienste so zugänglich wie Logging- oder HTTP-Clients. Die Anwendung demonstrierte die Verkettung von Eingabeaufforderungen in der Praxis und zeigte, wie mehrere KI-Aufrufe zusammenarbeiten können, um anspruchsvolle Benutzererlebnisse zu schaffen.
Microsoft.Extensions.AI: Einheitliche Anbieterabstraktion
Microsoft.Extensions.AI erwies sich als die bedeutendste technische Neuigkeit des Workshops. Dieses Paket bietet eine einheitliche Abstraktion über verschiedene KI-Anbieter hinweg und ermöglicht es Anwendungen, über konsistente Schnittstellen mit OpenAI-, Ollama- oder GitHub-Modellen zu arbeiten.
Die Abstraktion registriert KI-Clients in Program.cs unter Verwendung bekannter .NET-Abhängigkeitsinjektionsmuster. Anwendungen arbeiten mit einheitlichen Schnittstellen und behalten gleichzeitig die volle Flexibilität, den Anbieter je nach Anforderungen, Kosten oder Bereitstellungsbeschränkungen zu wechseln.
Bewährte Sicherheitspraktiken vom ersten Tag an
Jeff Fritz betonte die Wichtigkeit eines ordnungsgemäßen Umgangs mit Geheimnissen während des gesamten Entwicklungsprozesses. Im Workshop ging es um .NET-Benutzergeheimnisse für die Entwicklung, die Vermeidung von API-Schlüsseln in Konfigurationsdateien und die Verhinderung von Anmeldeinformationen, die in die Quellcodeverwaltung eingecheckt werden.
Die Fokussierung auf eine sicherheitsorientierte Entwicklung anstatt auf nachträglich eingebauten Schutzmechanismen schließt eine entscheidende Lücke in vielen KI-Implementierungen. Da KI-Anwendungen oft mehrere API-Schlüssel und Zugangsdaten benötigen, beugt die frühzeitige Etablierung sicherer Vorgehensweisen erheblichen Sicherheitslücken vor.
Retrieval-Augmented Generation (RAG): Das essentielle Muster
Der wertvollste Teil des Workshops befasste sich mit der Implementierung von Retrieval-Augmented Generation. Fritz entwickelte ein komplettes System, das Dokumente verarbeitet, Chunks erstellt, Vektoreinbettungen generiert, diese im Speicher ablegt und Benutzeranfragen mit relevanten Inhalten abgleicht, bevor Antworten generiert werden.
Fritz beschrieb RAG als "das leistungsstärkste Muster für reale Anwendungen in den Bereichen Recht, Finanzen, Wissensdatenbanken und darüber hinaus". Dieses Muster transformiert KI von der generischen Beantwortung von Fragen hin zu Anwendungen, die spezifische Organisationsdaten verstehen und analysieren und so einen erheblichen Geschäftswert freisetzen.
Die Demonstration zeigte die Entwicklung von einfachen Frage-Antwort-Systemen hin zu Anwendungen, die Unternehmensdokumente, Richtlinien und Wissensdatenbanken verstehen, wobei die praktische Implementierung von KI messbare Auswirkungen auf das Geschäft hat.
Lokale Entwicklung mit Ollama
Für Entwickler, die vollständige Kontrolle benötigen oder externe API-Abhängigkeiten vermeiden möchten, demonstrierte Jeff Fritz die lokale KI-Entwicklung mit Ollama in Docker. Die Einrichtung umfasst das Herunterladen von Docker-Images, das Konfigurieren der GPU-Unterstützung, sofern verfügbar, und das Herunterladen geeigneter Modelle.
Die lokale Bereitstellung bietet vollständige Privatsphäre, beseitigt externe Abhängigkeiten und benötigt überraschend geringe Hardware-Ressourcen. Fritz betonte immer wieder, dass bedeutende KI-Entwicklung keine teuren GPU-Hardware-Standardentwicklungsmaschinen benötigt, um die meisten Workflows effektiv zu bewältigen.
Praktisches Prompt Engineering
Der Workshop umfasste praxisorientierte Techniken für schnelles Engineering, die sowohl zu starke Vereinfachungen als auch unnötige Komplexität vermieden. Fritz demonstrierte strukturierte Aufforderungen und Gesprächsrollen und zeigte, wie ein Kontext wie "Sie sind ein .NET-Experte und helfen einem Junior-Entwickler" die Qualität der Antworten deutlich verbessert.
Die Quiz-Anwendung veranschaulichte die Aufrechterhaltung des Gesprächskontexts und die Steuerung von KI-Antworten – entscheidende Fähigkeiten für Produktionsanwendungen, die über Interaktionen mit einzelnen Abfragen hinausgehen.
Aktuelle Einschränkungen und realistische Erwartungen
Jeff Fritz lieferte ehrliche Einschätzungen der aktuellen Grenzen der KI. Die meisten großen Sprachmodelle erzielen die besten Ergebnisse mit Englisch, während andere Sprachen weniger zuverlässige Ergebnisse liefern. In diesem Bereich ist eine kontinuierliche Verbesserung des Ökosystems erforderlich.
Eine Kostenanalyse ergab, dass GitHub Models für Lernprojekte und kleinere Projekte tatsächlich kostenlos ist, während Azure OpenAI ein Token-basiertes Abrechnungsmodell bietet, das auch bei angemessenem Umfang erschwinglich bleibt. Der entscheidende Vorteil besteht darin, mit kostenlosen Tarifen zu beginnen und ohne Codeänderungen skalieren zu können.
Die Hardwarevoraussetzungen bleiben weiterhin zugänglich; Standardmäßige Entwicklungslaptops bewältigen Arbeitsabläufe in der KI-Entwicklung, und lokale Modelle laufen auch auf bescheidenen Hardwarekonfigurationen effektiv.
Erste Schritte: Ressourcen und nächste Schritte
Das Bootcamp-Repository unter github.com/csharpfritz/ai-bootcamp enthält vollständige Beispiele, Docker-Konfigurationen, Blazor-Vorlagen und Anweisungen zur Modelleinrichtung. YouTube-Wiederholungen ermöglichen es denjenigen, die die Live-Session verpasst haben, den Code selbst mitzulernen.
Empfohlener Entwicklungspfad:
- Beginnen Sie mit GitHub Models für kostenlose Experimente.
- Klonen Sie das Bootcamp-Repository und implementieren Sie die Quiz-Anwendung.
- Erkunden Sie die Abstraktionen und die Flexibilität der Anbieter von Microsoft.Extensions.AI.
- Erstellen Sie RAG-Anwendungen anhand der gezeigten Muster
- Skalieren Sie auf Azure- oder lokale Modelle, wenn die Projektanforderungen die Komplexität rechtfertigen.
Die weiterreichenden Auswirkungen
Dieses Bootcamp hat gezeigt, dass die KI-Integration in .NET den experimentellen Status hinter sich gelassen hat und nun zum Standard in der Entwicklungspraxis geworden ist. Die Kombination aus Microsoft.Extensions.AI für die Provider-Abstraktion, GitHub Models für den barrierefreien Zugriff auf LLM und bewährten Mustern wie RAG eröffnet .NET-Entwicklern konkrete Möglichkeiten.
Der Entwicklungsweg ist klarer als viele erwartet hatten. Entwickler benötigen keine KI-Expertise, um intelligente Anwendungen zu erstellen. Das .NET-Ökosystem bietet Abstraktionen, die es ermöglichen, sich auf die Anwendungslogik anstatt auf die Komplexität der KI-Integration zu konzentrieren.
Jeff Fritz' Workshop hat bewiesen, dass Entwickler innerhalb eines einzigen Tages von keinerlei KI-Kenntnissen zu funktionsfähigen Anwendungen gelangen können. Für .NET-Entwickler, die neugierig auf die Implementierung von KI sind, aber unsicher über die Einstiegsmöglichkeiten, zeigt dieses Bootcamp, wie zugänglich die Technologie geworden ist.
Warum das jetzt wichtig ist
Da Iron Software weiterhin die Innovation der .NET-Community unterstützt, stellen Veranstaltungen wie Fritz' Bootcamp genau die Art von praxisorientiertem, handlungsorientiertem Lernen dar, die das Ökosystem voranbringt. Hierbei handelt es sich nicht um eine theoretische KI-Diskussion, sondern um praktisches Wissen, das Entwickler sofort in Produktionsanwendungen implementieren können.
Der Workshop bestätigt, was die .NET-Community bereits vermutet hatte: Die Integration von KI wird zu einem Standardbestandteil des Entwickler-Werkzeugkastens und nicht zu einer spezialisierten Nische. Mit geeigneten Abstraktionen, zugänglichen Modellen und bewährten Mustern ist die Einstiegshürde deutlich gesunken.
Für Organisationen, die die Integration von KI evaluieren, ist die Botschaft klar: Die Werkzeuge sind vorhanden, die Muster sind bewährt und das .NET-Ökosystem bietet die Grundlage für zuverlässige, skalierbare KI-gestützte Anwendungen. Die Frage ist nicht, ob KI integriert werden soll, sondern wie schnell Teams diese Muster anpassen können, um einen geschäftlichen Mehrwert zu schaffen.
Konzentrieren Sie sich auf die Einzigartigkeit Ihrer Bewerbung.
Wenn Sie KI-Funktionen in Ihre Anwendungen integrieren, denken Sie daran, dass bestimmte grundlegende Komponenten besser bewährten Lösungen für den Unternehmenseinsatz überlassen werden sollten. Anstatt Entwicklungszeit mit der Neuerstellung von PDF-Generierung, OCR-Verarbeitung oder Barcode-Lesefunktionen zu verbringen, können sich die Entwickler auf das Alleinstellungsmerkmal ihrer Anwendung konzentrieren.
Die .NET-Bibliothekssuite von Iron Software kümmert sich um diese Infrastrukturfragen und ermöglicht es den Entwicklungsteams, sich auf die KI-Funktionen und die Geschäftslogik zu konzentrieren, die ihre Anwendungen auszeichnen. Von IronPDF für die Dokumentenverarbeitung bis hin zu IronOCR für die intelligente Textextraktion – diese praxiserprobten Bibliotheken lassen sich nahtlos in moderne KI-Workflows integrieren.
Beginnen Sie noch heute mit der Entwicklung intelligenter Anwendungen.
Sind Sie bereit, die in Fritz' Workshop vorgestellten Muster umzusetzen? Iron Software bietet eine kostenlose Testversion unserer kompletten .NET-Bibliothekssuite an, die Ihnen Zugriff auf die Werkzeuge zur Dokumentenverarbeitung und Datenextraktion ermöglicht, welche die KI-Integration perfekt ergänzen.
Unsere Bibliotheken arbeiten mit den von Fritz demonstrierten Microsoft.Extensions.AI-Mustern zusammen und ermöglichen so die schnelle Entwicklung anspruchsvoller Anwendungen, die KI-Intelligenz mit robusten Dokumentenverarbeitungsfunktionen kombinieren. Egal ob Sie RAG-Systeme zur Verarbeitung von PDFs, Anwendungen zur Datenextraktion aus gescannten Dokumenten oder Workflows zur Generierung intelligenter Berichte entwickeln – Iron Software bietet Ihnen die grundlegenden Werkzeuge, mit denen Sie sich auf Innovationen statt auf Implementierungskomplexität konzentrieren können.
