KI an vorderster Front: Die wichtigsten Erkenntnisse der .NET Conf: Fokus auf AI 2024

Die jüngste .NET Conf: Focus on AI 2024" war ein tiefes Eintauchen in die sich entwickelnde Schnittmenge von KI und .NET und zeigte, wie Entwickler die Leistung der künstlichen Intelligenz nutzen können, um intelligentere und reaktionsschnellere Anwendungen zu entwickeln. Die Veranstaltung war vollgepackt mit aufschlussreichen Sitzungen und Demos, die das transformative Potenzial von KI im .NET-Ökosystem aufzeigten. Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Momente, die das Wesen dieser zukunftsweisenden Konferenz widerspiegeln, sowie Einblicke in die acht Stunden umfassenden Inhalte.

Vielen Dank an die .NET Foundation, die uns zu dieser außergewöhnlichen Veranstaltung zusammengebracht hat, und an die Redner, die ihr Wissen großzügig geteilt haben. Wenn wir uns auf diese Weise treffen, tauschen wir nicht nur Ideen aus, sondern legen gemeinsam die Messlatte für das, was möglich ist, höher" - Cameron Rimington, CEO von Iron Software, erklärt, warum wir stolz darauf sind, Veranstaltungen wie diese zu sponsern und daran teilzunehmen.

1. Der Stand von .NET + KI: Eine neue Ära intelligenter Anwendungen

Scott Hanselman und Maria Naggaga eröffneten die Veranstaltung mit einer Grundsatzrede, die den Rahmen für die Diskussionen des Tages vorgab. Sie betonten, dass KI nicht nur ein Add-on, sondern eine Kernkomponente der nächsten Welle von .NET-Anwendungen ist. Scotts Demonstration von GitHub Copilot, der als intelligentes Programmierpaar fungiert, zeigte, wie KI Entwickler beim Schreiben von sichererem und effizienterem Code unterstützen kann, indem sie im Wesentlichen als Junior-Ingenieur mit unendlicher Geduld fungiert.

• Zeitstempel: 9:50 - 15:32

  Wichtigste Erkenntnis: Der Gedanke, dass KI den Programmierprozess selbst verändern kann, indem sie nicht nur Code vorschlägt, sondern ihn auch versteht und verbessert, stellt einen bedeutenden Wandel in der Art und Weise dar, wie Entwickler mit ihren Tools interagieren werden. Dies könnte zu einer Zukunft führen, in der die Grenze zwischen menschlicher und maschineller Zusammenarbeit bei der Programmierung zunehmend verschwimmt.

2. RAG: Umgestaltung des Kundensupports mit Retrieval-Augmented Generation

Maria Naggagas Erklärung der Retrieval-Augmented Generation(RAG) war einer der herausragenden Momente der Veranstaltung. Sie erläuterte, wie RAG es der KI ermöglicht, ihre Antworten auf bereichsspezifisches Wissen zu gründen, was sie in Kundensupport-Szenarien besonders effektiv macht. Durch die Kombination von KI und Echtzeit-Datenabfrage stellt RAG sicher, dass die Antworten nicht nur korrekt, sondern auch kontextbezogen sind.

• Zeitstempel: 23:04 - 33:08

  Wichtigstes Ergebnis: Die Fähigkeit der RAG, das Risiko von KI-"Halluzinationen" zu verringern(wo KI plausible, aber falsche Informationen erzeugt) und fundierte, umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, ist ein entscheidender Faktor. Dieser Ansatz könnte die Art und Weise, wie Unternehmen KI zur Interaktion mit Kunden einsetzen, neu definieren und KI zu einer zuverlässigen ersten Anlaufstelle für die Lösung komplexer Probleme machen.

3. Von modern zu intelligent: Die Entwicklung der Anwendungen

Ein durchgängiges Thema der Veranstaltung war der Übergang von modernen zu intelligenten Anwendungen. In der Keynote wurde hervorgehoben, wie das Hinzufügen von KI zu bestehenden .NET-Anwendungen diese von einer rein funktionalen zu einer wirklich intelligenten Anwendung machen kann. Marias Demonstration der KI, die Kundeninteraktionen zusammenfasst und eine Stimmungsanalyse in Echtzeit bietet, war ein eindrucksvolles Beispiel für diese Entwicklung.

• Zeitstempel: 33:15 - 36:12

  Wichtigste Erkenntnis: Mit der zunehmenden Integration von KI in Anwendungen wird die Unterscheidung zwischen modernen und intelligenten Systemen verschwinden. Anwendungen, die Benutzerbedürfnisse vorhersehen, kontextbezogene Erkenntnisse liefern und sich in Echtzeit anpassen können, werden zur Norm und setzen neue Maßstäbe für Benutzerfreundlichkeit und betriebliche Effizienz.

4. Semantischer Kernel für Entwickler

Stephen Toubs Vortrag über die Verwendung des Semantic Kernel zur Abstraktion von KI-Diensten von der Anwendungslogik war sowohl praktisch als auch visionär. Durch die Schaffung einer Schicht, die es Entwicklern ermöglicht, zwischen verschiedenen KI-Modellen zu wechseln, ohne den Code der Kernanwendung neu schreiben zu müssen, ermöglicht Semantic Kernel Entwicklern das nahtlose Experimentieren mit verschiedenen KI-Tools und -Diensten.

• Zeitstempel: 50:00 - 59:00

  Wichtigste Erkenntnis: Diese Abstraktion könnte den Zugang zu KI demokratisieren und es auch kleineren Teams ermöglichen, leistungsstarke KI-Tools zu nutzen, ohne an einen einzigen Anbieter gebunden zu sein. Die Flexibilität, zwischen Modellen wie OpenAI, Google Gemini oder sogar kundenspezifischen lokalen Modellen zu wechseln, eröffnet neue Möglichkeiten für Innovation und Kostenmanagement.

5. Ethische KI: Begründung und Verantwortung bei KI-Antworten

Eine der anregendsten Diskussionen drehte sich um die ethischen Implikationen von KI, insbesondere um die Gewährleistung, dass KI-Antworten auf sachlichen, relevanten Informationen beruhen. Auf der Konferenz wurde die Bedeutung von Transparenz hervorgehoben, wobei KI-Systeme klar angeben sollten, wann und wie sie externe Quellen zur Generierung von Antworten nutzen.

• Zeitstempel: 44:00 - 47:01

  Wichtigste Erkenntnis: Die Fokussierung auf ethische KI und fundierte Antworten könnten ein entscheidendes Unterscheidungsmerkmal dafür sein, wie Unternehmen KI einsetzen. In dem Maße, wie KI allgegenwärtig wird, muss sichergestellt werden, dass sie innerhalb ethischer Grenzen arbeitet und das Vertrauen der Nutzer aufrechterhalten wird. Dieser Ansatz stärkt nicht nur das Vertrauen der Nutzer, sondern mindert auch das Risiko, dass KI unverantwortlich eingesetzt wird.

6. Anwendungen in der realen Welt: KI in Aktion

Die Veranstaltung konzentrierte sich nicht nur auf die Theorie; sie lieferte auch praktische Beispiele für KI in der Praxis. Von der Verbesserung des Kundensupports mit Chatbots, die den Kontext verstehen, bis hin zum Einsatz von KI für die Stimmungsanalyse im E-Commerce zeigten die Sitzungen, wie KI in die Struktur alltäglicher Anwendungen eingewoben werden kann.

• Zeitstempel: 47:02 - 50:03

  Wichtigste Erkenntnis: Diese Beispiele aus der Praxis unterstreichen, dass KI kein futuristisches Konzept mehr ist, sondern bereits heute Realität, die Unternehmen nutzen können, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Die Möglichkeit, KI in bestehende Arbeitsabläufe zu integrieren, ohne sie umfassend zu überarbeiten, macht sie für eine Vielzahl von Branchen zugänglich und attraktiv.

7. Interaktive KI-gestützte Webanwendungen mit Blazor und .NET

Ein weiteres Highlight war Daniel Roths Vortrag über die Entwicklung interaktiver KI-gestützter Webanwendungen mit Blazor und .NET. Er zeigte, wie Entwickler Webanwendungen erstellen können, die KI nutzen, um dynamische, personalisierte Benutzererfahrungen zu bieten.

• Zeitstempel: 1:02:00 - 1:15:00

  Wichtigste Erkenntnis: Die Integration von KI in Blazor-Anwendungen ermöglicht es Entwicklern, reichhaltigere und reaktionsschnellere Benutzeroberflächen zu erstellen. Die Möglichkeit, KI-gesteuerte Funktionen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache und die Datenanalyse in Echtzeit direkt in Webanwendungen einzubinden, eröffnet neue Möglichkeiten für die Schaffung hochgradig interaktiver Benutzererlebnisse.

8. OpenAI und Azure OpenAI: Eine .NET SDK-Konvergenzgeschichte

Matthew Soucoup und Roger Pincombe untersuchten, wie OpenAI und Azure OpenAI SDKs konvergieren und es für Entwickler einfacher machen, KI-Modelle in ihren Anwendungen zu erstellen und einzusetzen.

• Zeitstempel: 1:15:00 - 1:30:00

  Wichtigste Erkenntnis: Die Konvergenz von OpenAI und Azure OpenAI SDKs vereinfacht die Integration von KI in .NET-Anwendungen. Entwickler können jetzt die Leistung fortschrittlicher KI-Modelle leichter nutzen und so eine effizientere Bereitstellung und Skalierung von KI-gestützten Lösungen in der Cloud ermöglichen.

9. Agenten: Automatisierung von Geschäftsabläufen mit .NET und KI

Kosta Petan und XiaoYun Zhang erörterten, wie man KI-Agenten zur Automatisierung von Geschäftsabläufen einsetzen kann. In der Sitzung wurde das Potenzial von KI zur Rationalisierung komplexer Prozesse, zur Verringerung manueller Eingriffe und zur Steigerung der Effizienz hervorgehoben.

• Zeitstempel: 1:45:00 - 2:05:00

  Wichtigstes Ergebnis: KI-Agenten können Geschäftsabläufe durch die Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben und Entscheidungsprozessen erheblich verbessern. Die Integration dieser Agenten in .NET-Anwendungen kann zu effizienteren Abläufen führen und Unternehmen die Möglichkeit geben, sich auf höherwertige Aktivitäten zu konzentrieren.

10. RAG auf Ihre Daten mit .NET, KI und Azure SQL

Die Sitzung von Davide Mauri über die Verwendung von RAG(Abruf-erweiterte Erzeugung) mit .NET, KI und Azure SQL zeigte, wie Entwickler KI nutzen können, um komplexe Datenabfragen durchzuführen und Erkenntnisse aus großen Datenbeständen zu gewinnen.

• Zeitstempel: 2:10:00 - 2:30:00

  Wichtigste Erkenntnis: Durch die Integration von RAG mit Azure SQL können Entwickler die Datenverarbeitungsfunktionen ihrer Anwendungen verbessern. Dieser Ansatz ermöglicht ausgefeiltere Abfragen und Berichte, so dass es einfacher ist, wertvolle Erkenntnisse aus großen und komplexen Datensätzen zu gewinnen.

11. Aufbau generativer KI-Anwendungen mit Azure Cosmos DB

Der Vortrag von James Codella über den Aufbau generativer KI-Anwendungen mit Azure Cosmos DB gab Einblicke in die Speicherung und Verwaltung der riesigen Datenmengen, die von KI-Modellen erzeugt werden.

• Zeitstempel: 2:35:00 - 2:50:00

  Wichtigstes Ergebnis: Azure Cosmos DB bietet eine skalierbare und effiziente Lösung für die Speicherung und Verwaltung von Daten, die von KI-Modellen generiert werden. Durch die Nutzung dieser Datenbank in generativen KI-Anwendungen kann sichergestellt werden, dass die Daten organisiert und zugänglich bleiben und in Echtzeit verarbeitet werden können.

12. Milvus Vektor-Datenbank: Integration von semantischen Suchfunktionen mit .NET und Azure

Timothy Spann untersuchte die Integration von Milvus Vector Database mit .NET und Azure zur Verbesserung der semantischen Suchfunktionen. Er zeigte, wie Vektordatenbanken zur Verbesserung der Suchgenauigkeit und Relevanz eingesetzt werden können.

• Zeitstempel: 3:00:00 - 3:15:00

  Wichtigste Erkenntnis: Die Integration der Milvus Vector Database in .NET-Anwendungen ermöglicht präzisere und kontextbezogene Suchergebnisse. Diese Technologie ist besonders nützlich für Anwendungen, die erweiterte Suchfunktionen erfordern, wie z. B. Empfehlungsmaschinen oder Wissensmanagementsysteme.

13. Beobachtung von KI-Anwendungen von der Entwicklung bis zur Produktion mit .NET Aspire

Anthony Shaws Vortrag über die Beobachtung von KI-Anwendungen von der Entwicklung bis zur Produktion betonte, wie wichtig die Überwachung von KI-gesteuerten Anwendungen ist, um Leistung und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

• Zeitstempel: 3:20:00 - 3:35:00

  Wichtige Erkenntnis: Die kontinuierliche Überwachung von KI-Anwendungen während ihres gesamten Lebenszyklus ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Leistung und die Gewährleistung, dass die Modelle genaue und zuverlässige Ergebnisse liefern. .NET Aspire bietet die notwendigen Werkzeuge, um KI-Anwendungen von der Entwicklung bis zur Produktion effektiv zu verwalten und zu beobachten.

14. Einbindung von KI in Windows-Anwendungen mit Windows Copilot Runtime und .NET

Nikola Metulevs Vortrag zeigte, wie Entwickler mithilfe von Windows Copilot Runtime und .NET KI-Funktionen in Windows-Anwendungen integrieren können. Der Schwerpunkt lag auf der Verbesserung der Funktionalität und Interaktivität von Windows-Apps durch die Nutzung von KI.

• Zeitstempel: 3:40:00 - 3:55:00

  Wichtigste Erkenntnis: Durch die Integration von KI in Windows-Anwendungen können Entwickler intelligentere und reaktionsschnellere Anwendungen erstellen, die sich in Echtzeit an die Bedürfnisse der Nutzer anpassen können. Dies eröffnet neue Möglichkeiten zur Verbesserung des Benutzererlebnisses auf der Windows-Plattform.

15. Erstellen Sie Ihren eigenen Copiloten mit Teams AI Library und .NET

Ayça Baş und John Miller führten durch den Prozess der Erstellung eines benutzerdefinierten KI-gestützten Kopiloten unter Verwendung der Teams-KI-Bibliothek und .NET. In dieser Sitzung wurde das Potenzial der Entwicklung maßgeschneiderter KI-Assistenten hervorgehoben, die die Produktivität und Zusammenarbeit in Teams verbessern können.

• Zeitstempel: 4:00:00 - 4:20:00

  Wichtigste Erkenntnis: Die Entwicklung eines benutzerdefinierten KI-Copiloten ermöglicht es Unternehmen, spezielle Tools zu entwickeln, die die Produktivität von Teams steigern und Arbeitsabläufe rationalisieren können. Die Teams KI-Bibliothek bietet die notwendigen Bausteine für die Erstellung intelligenter Assistenten, die in bestehende Tools für die Teamzusammenarbeit integriert werden können.

16. RAG mit KI-Suche und .NET

Matt Gotteiner untersuchte die Integration von RAG mit KI-Suchfunktionen in .NET und demonstrierte, wie KI eingesetzt werden kann, um Suchfunktionen zu verbessern und relevantere Ergebnisse zu liefern.

• Zeitstempel: 4:25:00 - 4:40:00

  Wichtigste Erkenntnis: Die Verbesserung der Suchfunktionalität mit RAG und KI ermöglicht es Entwicklern, leistungsfähigere und genauere Sucherlebnisse zu schaffen. Diese Technologie ist besonders vorteilhaft für Anwendungen, die stark auf die Suche angewiesen sind, wie z. B. Wissensmanagementsysteme oder Inhaltsbibliotheken.

17. KI-gestützte Analysen mit .NET und Power BI

Eine Sitzung, die sich auf die Integration von KI mit .NET und Power BI konzentrierte, zeigte, wie KI zur Verbesserung von Datenanalyse und Visualisierungsfunktionen eingesetzt werden kann. Die Referenten zeigten, wie KI-Modelle eingesetzt werden können, um aus großen Datensätzen Erkenntnisse zu gewinnen und diese in einem visuell ansprechenden Format zu präsentieren.

• Zeitstempel: 4:45:00 - 5:10:00

  Wichtige Erkenntnisse: Die Kombination von KI mit Power BI ermöglicht es Entwicklern, aufschlussreichere und umsetzbare Datenvisualisierungen zu erstellen. Diese Integration ermöglicht es Unternehmen, KI-gesteuerte Analysen zu nutzen, um fundiertere Entscheidungen zu treffen und die Geschäftsergebnisse zu verbessern.

18. Absicherung von KI-gesteuerten Anwendungen mit .NET

Eine Sitzung, die sich mit den Sicherheitsaspekten von KI-gesteuerten Anwendungen befasste, hob die Bedeutung der Sicherung von KI-Modellen und der von ihnen verarbeiteten Daten hervor. Die Referenten erörterten bewährte Verfahren, mit denen sichergestellt werden kann, dass KI-Anwendungen gegen potenzielle Bedrohungen und Schwachstellen geschützt sind.

• Zeitstempel: 5:15:00 - 5:35:00

  Wichtigste Erkenntnis: Da KI zunehmend in Geschäftsanwendungen integriert wird, ist die Gewährleistung der Sicherheit dieser Systeme von größter Bedeutung. Die Entwickler müssen wachsam sein und Sicherheitsmaßnahmen implementieren, die sowohl die KI-Modelle als auch die von ihnen verarbeiteten Daten vor unbefugtem Zugriff und anderen Bedrohungen schützen.

19. Einsatz von KI zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit in .NET-Anwendungen

Eine Sitzung, die sich darauf konzentriert, wie KI zur Verbesserung der Nutzererfahrung eingesetzt werden kann(UX) in .NET-Anwendungen. Die Referenten präsentierten verschiedene Techniken zur Nutzung von KI, um intuitivere und personalisierte Benutzeroberflächen zu schaffen.

• Zeitstempel: 5:40:00 - 6:00:00

  Wichtigste Erkenntnis: KI hat das Potenzial, die UX durch die Bereitstellung personalisierter und kontextbezogener Schnittstellen erheblich zu verbessern. Durch die Integration von KI in das UX-Design können Entwickler Anwendungen erstellen, die ansprechender und benutzerfreundlicher sind.

20. KI im Edge Computing mit .NET und Azure IoT

In einer Sitzung zum Thema KI im Edge Computing wurde untersucht, wie KI mit .NET und Azure IoT auf Edge-Geräten eingesetzt werden kann. Die Referenten erörterten die Vorteile einer quellennahen Datenverarbeitung und wie KI genutzt werden kann, um Echtzeitentscheidungen am Rande des Netzes zu treffen.

• Zeitstempel: 6:05:00 - 6:25:00

  Wichtigste Erkenntnis: Der Einsatz von KI am Edge ermöglicht eine schnellere Entscheidungsfindung und reduziert den Bedarf an ständiger Cloud-Konnektivität. Dieser Ansatz ist besonders nützlich in Szenarien, in denen die Echtzeitverarbeitung von entscheidender Bedeutung ist, wie z. B. in der industriellen Automatisierung oder bei intelligenten Geräten.

21. Skalierung von KI-Anwendungen mit Kubernetes und .NET

Eine Sitzung zur Skalierung von KI-Anwendungen zeigte, wie Kubernetes zur Verwaltung und Skalierung von KI-Workloads in .NET-Umgebungen verwendet werden kann. Die Referenten zeigten, wie Kubernetes die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von KI-Modellen in der Produktion automatisieren kann.

• Zeitstempel: 6:30:00 - 6:50:00

  Wichtigste Erkenntnis: Kubernetes bietet eine leistungsstarke Plattform für die Skalierung von KI-Anwendungen und stellt sicher, dass sie ohne Leistungseinbußen eine höhere Nachfrage bewältigen können. Durch die Nutzung von Kubernetes können Entwickler die Skalierung von KI-Modellen automatisieren und sicherstellen, dass ihre Anwendungen reaktionsschnell und effizient bleiben.

22. KI-gesteuertes Testen und Qualitätssicherung in .NET

Eine Sitzung über die Nutzung von KI zur Verbesserung von Tests und Qualitätssicherung(QA) prozesse in .NET-Anwendungen. Die Referenten erörterten, wie KI eingesetzt werden kann, um potenzielle Probleme zu erkennen, Tests zu automatisieren und die Softwarequalität insgesamt zu verbessern.

• Zeitstempel: 6:55:00 - 7:15:00

  Wichtigste Erkenntnis: KI-gesteuerte Tests können die Effizienz und Effektivität von QA-Prozessen erheblich verbessern. Durch die Automatisierung von Tests und den Einsatz von KI zur Identifizierung potenzieller Probleme können Entwickler sicherstellen, dass ihre Anwendungen von höherer Qualität und frei von kritischen Fehlern sind.

23. Zukunft der KI in .NET: Trends und Prognosen

Die letzte Sitzung des Tages konzentrierte sich auf die Zukunft der KI in .NET, wobei Branchenexperten ihre Erkenntnisse und Prognosen über die Entwicklung der KI-Technologie mitteilten. Die Diskussion behandelte aufkommende Trends, potenzielle Herausforderungen und die Möglichkeiten, die KI dem .NET-Ökosystem bieten wird.

• Zeitstempel: 7:20:00 - 7:45:00

  Wichtigste Erkenntnis: Die Zukunft der künstlichen Intelligenz in .NET ist vielversprechend. Neue Fortschritte und Trends werden die Art und Weise, wie Entwickler intelligente Anwendungen erstellen, weiter beeinflussen. Für Entwickler, die in der sich schnell entwickelnden KI-Landschaft die Nase vorn haben wollen, ist es von entscheidender Bedeutung, über diese Trends informiert zu sein und sich auf neue Technologien einzustellen.

Schlussfolgerung: Die KI-gestützte Zukunft von .NET

.NET Conf: Focus on AI 2024 zeigte, wie KI das .NET-Ökosystem revolutionieren wird, und bot Tools und Techniken an, die es einfacher denn je machen, intelligente Anwendungen zu entwickeln. Die Veranstaltung war ein klarer Aufruf zum Handeln für Entwickler und Unternehmen gleichermaßen: KI nicht als Neuheit, sondern als wesentliche Komponente der modernen Anwendungsentwicklung zu begreifen. Im Zuge der weiteren Entwicklung der KI werden diejenigen, die sich ihr Potenzial zunutze machen, bei der Entwicklung der nächsten Generation von Softwarelösungen führend sein.

Diese Veranstaltung war nicht nur ein Blick in die Zukunft; es war ein Fahrplan, wie man dorthin kommt. Und die Botschaft war klar: Die Zukunft von .NET ist intelligent, und die Zukunft ist jetzt.