ジェフ・フリッツと共に開催された.NET AIブートキャンプで学んだこと
Jeff Fritz の .NET AI ブートキャンプをご覧ください - https://www.youtube.com/live/nJYB9Fb0hr4
Iron Software は、Jeff Fritz の 8 時間に及ぶ .NET AI ブートキャンプを誇りを持って後援し、.NET コミュニティがまさに必要としていたもの、つまり AI を流行語から実用的な開発ツールへと変える包括的で実践的なワークショップを提供しました。 これは単なる理論的な概要ではなく、Jeff Fritz が実用的なアプリケーションをゼロから構築し、開発者がすぐに適用できる実際の実装パターンを実演しました。 .NET Aspire に焦点を当てた 2 回目のワークショップが翌週に開催されます。詳細については、 こちらをご覧ください。
.NET開発者の教育とコミュニティの成長を支援するという継続的な取り組みの一環として、Iron SoftwareとJeff Fritzは、世界中の何千人もの開発者の皆様にご参加いただける、この無料の1日バーチャルイベントを開催しました。このワークショップは、.NETエコシステムにおけるイノベーションとコラボレーションの促進に対する当社の献身を体現するものです。
ワークショップの環境とセットアップ
ブートキャンプでは、セッションを受動的な視聴ではなく、集中したワークショップとして扱うことに重点が置かれました。 Jeff Fritz 氏は、モデルにアクセスするために、.NET 9 Preview、Docker、適切な GitHub トークン構成を備えたクリーンな開発環境を推奨しました。
GitHub トークンのセットアップは驚くほど簡単でした。開発者設定に移動し、モデルへの読み取りアクセス権を持つきめ細かいトークンを作成し、適切な有効期限を設定します。 GitHub のオープン モデルは、OpenAI または Azure サブスクリプションを必要とせずに GPT-4 Mini への無料アクセスを提供します。
Jeff Fritz 氏は、無料アクセス用の GitHub モデル、エンタープライズ機能用の Azure OpenAI サービス、完全なローカル プライバシーを実現する Ollama という 3 つのデプロイメント オプションを実演しました。 重要な洞察は、プロバイダーの柔軟性により、アプリケーションはコードを書き換えることなくサービスを切り替えることができるという点でした。
実際のアプリケーションの構築：クイズアプリ
Fritz は、別のチャットボットをデモンストレーションするのではなく、Blazor Server を使用して実用的なクイズ アプリケーションを構築しました。 このアプリケーションは、あらゆるトピックに関する動的な雑学クイズを生成し、現実世界の AI 統合パターンを紹介します。
この実装では、Microsoft.Extensions.AI 依存性注入によるクリーンな統合が強調され、AI サービスがログ記録や HTTP クライアントと同様にアクセス可能になりました。 このアプリケーションはプロンプト チェーニングの実演を披露し、複数の AI 呼び出しが連携して洗練されたユーザー エクスペリエンスを生み出す仕組みを示しました。
Microsoft.Extensions.AI: 統合プロバイダー抽象化
Microsoft.Extensions.AI は、ワークショップで最も重要な技術的発見となりました。 このパッケージは、AI プロバイダー全体にわたる統一された抽象化を提供し、アプリケーションが一貫したインターフェースを通じて OpenAI、Ollama、または GitHub モデルを操作できるようにします。
抽象化では、使い慣れた .NET 依存性注入パターンを使用して、Program.cs に AI クライアントを登録します。 アプリケーションは、要件、コスト、または展開の制約に基づいてプロバイダーを変更できる完全な柔軟性を維持しながら、一貫したインターフェースに対して作成されます。
初日から実践できるセキュリティのベストプラクティス
Jeff Fritz 氏は開発全体を通じて適切な秘密管理を重視しました。 ワークショップでは、開発用の dotnet ユーザー シークレット、構成ファイルでの API キーの回避、ソース管理への資格情報コミットの防止について説明しました。
後から保護を改修するのではなく、セキュリティを最優先にした開発に重点を置くことで、多くの AI 実装における重大なギャップに対処できます。 AI アプリケーションでは複数の API キーとサービス認証情報が必要になることが多いため、安全なパターンを早期に確立することで、重大なセキュリティ脆弱性を防ぐことができます。
検索拡張生成（RAG）：基本的なパターン
ワークショップの最も貴重なセグメントでは、検索拡張生成の実装について取り上げました。 Fritz は、ドキュメントを処理し、チャンクを作成し、ベクトル埋め込みを生成してメモリに保存し、ユーザーのクエリを関連コンテンツと照合してから応答を生成する完全なシステムを構築しました。
フリッツ氏はRAGを"法務、金融、ナレッジベースなど、実世界のアプリケーションにとって最も強力なパターン"と表現しました。このパターンは、AIを一般的な質問応答から、特定の組織データを理解・推論するアプリケーションへと変革し、大きなビジネス価値をもたらします。
デモでは、単純な Q&A から、実用的な AI 実装によって測定可能なビジネス インパクトがもたらされる、企業のドキュメント、ポリシー、ナレッジ ベースを理解するアプリケーションへの進化が示されました。
Ollamaによる地域開発
完全な制御を必要としたり、外部 API への依存を回避したりする必要がある開発者向けに、Jeff Fritz が Docker で Ollama を使用したローカル AI 開発のデモを行いました。 セットアップには、Docker イメージのプル、利用可能な場合の GPU サポートの構成、適切なモデルのダウンロードが含まれます。
ローカル展開では、完全なプライバシーが提供され、外部への依存が排除され、必要なハードウェア リソースは驚くほど少なくなります。 フリッツ氏は、意味のある AI 開発には、ほとんどのワークフローを効果的に処理するために高価な GPU ハードウェア標準開発マシンは必要ないということを繰り返し強調しました。
実践的なプロンプトエンジニアリング
ワークショップでは、過度の単純化や不必要な複雑さを避ける実践的なプロンプトエンジニアリング技術が含まれていました。 Fritz 氏は、構造化されたプロンプトと会話の役割を実演し、"あなたは .NET の専門家で、ジュニア開発者を支援しています"などのコンテキストによって応答の品質が大幅に向上することを示しました。
クイズ アプリケーションは、会話のコンテキストを維持し、AI 応答をガイドする機能を示しました。これは、単一クエリのインタラクションを超えた実稼働アプリケーションにとって重要な機能です。
現在の限界と現実的な期待
ジェフ・フリッツ氏は、現在の AI の限界について率直な評価を述べました。 大規模言語モデルのほとんどは英語で最もパフォーマンスが高く、他の言語では結果の信頼性が低くなるため、エコシステムの継続的な改善が必要です。
コスト分析により、GitHub モデルは学習や小規模プロジェクトでは完全に無料であることが明らかになりましたが、Azure OpenAI は、適切な規模で手頃な価格を維持するトークン単位の料金体系を提供しています。 主な利点は、無料利用枠から始めて、コードを変更せずに拡張できることです。
ハードウェア要件は引き続きアクセス可能です。 標準的な開発用ラップトップは AI 開発ワークフローを処理し、ローカル モデルは適度なハードウェア構成で効率的に実行されます。
はじめに: リソースと次のステップ
github.com/csharpfritz/ai-bootcamp のブートキャンプ リポジトリには、完全な例、Docker 構成、Blazor テンプレート、およびモデルのセットアップ手順が含まれています。 YouTube のリプレイにより、ライブ セッションを見逃した人もコードに沿って学習できます。
推奨される進行パス:
- GitHubモデルを使って無料で実験を始める
- ブートキャンプリポジトリをクローンし、クイズアプリケーションを実装する
- Microsoft.Extensions.AI の抽象化とプロバイダーの柔軟性を探る
- 実証されたパターンを使用して RAG アプリケーションを構築する
- プロジェクトの要件が複雑さを正当化する場合は、Azure またはローカル モデルに拡張します。
より広範な影響
このブートキャンプでは、.NETにおけるAI統合が実験段階を脱し、標準的な開発手法へと進化していることが実証されました。プロバイダー抽象化のためのMicrosoft.Extensions.AI、LLMアクセスを容易にするGitHubモデル、そしてRAGのような実証済みのパターンを組み合わせることで、.NET開発者にとって具体的な機会が創出されます。
開発の道筋は多くの人が予想していたよりも明確です。 開発者はインテリジェント アプリケーションを構築するために AI の専門知識を必要としません。.NET エコシステムは、AI 統合の複雑さではなくアプリケーション ロジックに集中できる抽象化を提供するようになりました。
Jeff Fritz 氏のワークショップでは、開発者が AI の知識ゼロから 1 日で実用的なアプリケーションを開発できることが証明されました。 AI の実装に興味があるものの、参入ポイントがわからない .NET 開発者にとって、このブートキャンプは、このテクノロジがいかにアクセスしやすくなったかを示すものです。
なぜ今これが重要なのか
Iron Software は .NET コミュニティのイノベーションを継続的にサポートしており、Fritz のブートキャンプのようなイベントは、まさにエコシステムを前進させる実践的で実践的な学習を表しています。 これは理論的な AI の議論ではなく、開発者が本番アプリケーションにすぐに実装できる実用的な知識です。
このワークショップは、.NET コミュニティが疑っていたことを実証しました。つまり、AI 統合は、専門的なニッチなものではなく、開発者ツールキットの標準的な部分になりつつあるということです。 適切な抽象化、アクセス可能なモデル、実証済みのパターンにより、参入障壁は大幅に下がりました。
AI 統合を評価している組織にとって、メッセージは明確です。ツールは存在し、パターンは実証されており、.NET エコシステムは信頼性が高くスケーラブルな AI 搭載アプリケーションの基盤を提供します。 問題は AI を統合するかどうかではなく、チームがこれらのパターンをどれだけ早く適応させてビジネス価値を提供できるかです。
あなたのアプリケーションの独自性に焦点を当てましょう
アプリケーションに AI 機能を組み込む際には、特定の基本コンポーネントは、実績のあるエンタープライズ グレードのソリューションに任せた方がよいことに留意してください。 開発者は、PDF 生成、OCR 処理、またはバーコード読み取り機能の再作成に開発時間を費やすのではなく、アプリケーションの独自の価値提案に集中できます。
Iron Software の .NET ライブラリ スイートは、これらのインフラストラクチャの問題に対処し、開発チームがアプリケーションを差別化する AI 機能とビジネス ロジックに集中できるようにします。 ドキュメント処理用の IronPDF からインテリジェントなテキスト抽出用の IronOCR まで、これらの実証済みのライブラリは最新の AI ワークフローとシームレスに統合されます。
今すぐインテリジェントアプリケーションの構築を始めましょう
Fritz のワークショップで紹介されたパターンを実装する準備はできていますか? Iron Software は、完全な .NET ライブラリ スイートの無料トライアルを提供しており、AI 統合を完璧に補完するドキュメント処理およびデータ抽出ツールにアクセスできます。
当社のライブラリは、Fritz が実証した Microsoft.Extensions.AI パターンと連携して動作し、AI インテリジェンスと堅牢なドキュメント処理機能を組み合わせた高度なアプリケーションを迅速に開発できます。 PDF を処理する RAG システム、スキャンしたドキュメントからデータを抽出するアプリケーション、インテリジェントなレポートを生成するワークフローを構築する場合でも、Iron Software は実装の複雑さではなくイノベーションに集中できる基礎ツールを提供します。
