現代 Web 應用中的 .NET 的演變：整合 AI 和原生移動功能

原生AI整合：.NET開發者的變革之作

System.Devices.AI和Microsoft.Extensions.AI的推出標誌著 .NET 發展歷程中的一個重要里程碑。 這些框架消除了整合機器學習功能時遇到的傳統摩擦，無需複雜的機器學習管道或外部服務依賴。

最令我印象深刻的是它與 .NET 依賴注入容器的無縫整合。 這種架構決策允許開發人員在運行時動態配置 AI 行為，從而可以根據環境、使用者上下文或業務邏輯靈活地調整模型，而無需重新建立應用程式。

抽象層也意味著，在不同的 AI 供應商（無論是 Azure OpenAI、本機模型還是第三方服務）之間切換，只需進行設定更改，而無需進行程式碼重構。 這種靈活性對於需求快速變化的企業應用至關重要。

本地人工智慧處理：解決企業關注的問題

透過 ONNX Runtime 和 Ollama 對本地 LLM 執行的支持，解決了企業對資料主權和離線功能的關鍵擔憂。 根據我與政府和醫療保健客戶合作的經驗，無需外部 API 呼叫即可處理敏感資料的能力不僅僅是一項功能，而且通常是一項監管要求。

ONNX Runtime 的平台無關性確保了跨部署環境的一致性效能，而 Ollama 為本地測試和開發提供了卓越的開發者體驗。 這種組合創建了一條從開發到生產的管線，在整個應用程式生命週期中保持資料安全。

具備生產就緒模式的高階人工智慧工作流程

針對複雜 AI 工作流程的模組化管線架構代表了一種成熟的生產 AI 實作方法。 開發人員現在無需建立單一的 AI 解決方案，而是可以使用可組合元件來建立複雜的工作流程，用於檢索增強生成 (RAG)、文件摘要和多語言翻譯。

這種架構模式符合既定的企業開發實踐，使團隊更容易維護、測試和擴展 AI 驅動的功能。 無需手動編排即可將提示連結起來並建立推理管道的能力，大大降低了實施高級 AI 場景的複雜性。

向量搜尋和語義能力

對向量類型和嵌入操作的原生支持，開啟了強大的語義搜尋功能，而這些功能以前實現起來很複雜。 與 Qdrant、Pinecone 和 Azure AI Search 的內建整合提供了企業級向量資料庫選項，而無需進行大量的自訂整合工作。

從實際角度來看，這使得開發者能夠建立理解上下文和意圖的智慧搜尋功能，而不是僅僅依賴關鍵字匹配。 這對於處理大型文件庫或知識庫的應用程式尤其有價值。

即時人工智慧應用

SignalR 與串流 AI API 的結合為建立響應迅速、互動式 AI 應用程式創造了機會。 提供即時回饋、進行即時情感分析以及創建自適應使用者介面的能力，代表了使用者體驗能力的重大進步。

基於令牌的串流輸出確保用戶能夠立即獲得回饋，而無需等待完整的 AI 處理，這對於在現代應用程式中保持用戶參與度至關重要。

文件處理工作流程的實際應用

我曾廣泛使用文件處理解決方案，因此我認為這些人工智慧功能可以立即應用於現有的工作流程。 與 IronPDF 和 IronOCR 等工具的整合潛力，為超越傳統 OCR 和 PDF 作業的智慧型文件處理創造了機會。

請考慮以下實際應用：

智慧型文件分類：利用語意分析和嵌入，根據內容而不是檔案名稱約定或手動標記，自動對文件進行分類和路由。

上下文感知摘要：實現基於 LLM 的摘要，理解文件結構並提取關鍵訊息，同時保持上下文和相關性。

語意文件搜尋：建立能夠理解文件內容上下文的搜尋功能，使用戶能夠根據概念而不是精確的關鍵字匹配來尋找文件。

即時處理回饋：建立快速回應的文件處理工作流程，可立即提供有關 OCR 準確性、文件品質或內容驗證的回饋。

安全性、在地化處理：利用本機 AI 模型處理敏感文檔，無需依賴外部 API，並保持符合資料保護法規。

安全性和部署注意事項

透過與 Azure Key Vault 整合以實現安全的 AI 訪問，體現了微軟對企業安全需求的理解。 透過既定的安全模式管理 AI 服務憑證和配置的能力，可以確保 AI 應用符合企業安全標準。

從文件處理工具到 AI 模型，整個技術堆疊都支援本地部署，這滿足了對實體隔離或高度監管環境日益增長的需求，在這些環境中，外部依賴項是不可行的。

展望未來：戰略意義

這一發展使 .NET 成為一個全面的現代應用程式開發平台，可與任何現有技術堆疊相媲美。 AI 功能的整合並非事後考慮，而是作為 .NET 生態系統中的一等公民進行架構設計的。

對於開發團隊而言，這意味著建立智慧應用程式的複雜性降低，人工智慧驅動的功能上市速度加快，並且能夠利用現有的 .NET 專業知識，而無需單獨的 AI/ML 專業化培訓。

將 Web、行動和 AI 功能整合到一個統一的開發平台中，對於已經投資於 .NET 生態系統的組織來說，代表著巨大的策略優勢。

結論

本次會議展示的進展不僅僅是漸進式的改進，它標誌著我們在建立智慧應用程式方面發生了根本性的轉變。 AI 功能與現有 .NET 模式和實踐的無縫集成，消除了實現複雜 AI 功能的傳統障礙。

對於從事文件處理、資料分析或任何需要智慧自動化的場景的開發人員來說，這些功能提供了一條清晰的前進道路，而無需徹底改造技術堆疊。

.NET 開發的未來是智慧化的、整合化的，而且功能越來越強大。 這些工具使 .NET 開發人員能夠建立不僅功能齊全，而且真正聰明且能響應用戶需求的應用程式。