AI 領先：.NET Conf: Focus on AI 2024 的主要重點
最近的.NET Conf: Focus on AI 2024活動深入探討了AI與.NET之間不斷演變的交集，展示了開發者如何利用人工智慧的威力來構建更智能和更具響應性的應用程式。 活動中充滿了洞察力的環節和演示，凸顯了人工智能在 .NET 生態系統中的變革潛力。 以下是捕捉了這次展望未來會議精髓的最深刻時刻，包含了整整八小時內容的洞察。
感謝 .NET Foundation 組織這次卓越的活動，也感謝那些慷慨分享知識的演講者。 當我們像這樣聚集在一起時，我們不僅是在交流想法——我們是在共同提升可能性的標準。
Iron Software 的 CEO Cameron Rimington 談及為何我們自豪於贊助並參與此類活動。
1. .NET + AI 的現狀：智能應用的新時代
Scott Hanselman 和 Maria Naggaga 開啟了活動，並以主旨演講為當天的討論定下基調。 他們強調，人工智慧不僅是一個附加元素，而是下一波 .NET 應用程式的核心組件。 Scott 展示了 GitHub Copilot 作為智能副程式設計師的功能，展示了人工智慧如何協助開發者編寫更安全、更高效的代碼，基本上充當一位具有無限耐心的初級工程師。
時間戳記：9:50 - 15:32
關鍵收穫：AI 能夠改變編碼過程本身——不僅僅是建議代碼，而且能理解並改善它——這標誌著開發者與工具互動方式的重大轉變。 這可能導致未來在編碼中人機合作的界限日益模糊。
2. RAG：使用檢索增強生成技術改造客戶支援
Maria Naggaga對檢索增強式生成的解釋(RAG)是活動中的亮點之一。 她說明了RAG如何讓AI在特定領域知識中找到依據，使其在客戶支援情境中特別有效。 透過結合人工智慧與實時數據檢索，RAG 確保回應不僅準確，而且與上下文相關。
時間戳記：23:04 - 33:08
關鍵觀點：RAG 降低 AI「幻覺」風險的能力(AI 生成看似合理但不正確的信息)並提供扎實的可行見解，這是一場遊戲改變者。 這種方法可以重新定義企業如何使用人工智能與客戶互動，使人工智能成為解決複雜問題的可靠首要聯絡點。
3. 從現代到智能：應用程序的演變
整個活動中一個反覆出現的主題是從現代應用轉向智能應用的過渡。 主題演講強調了在現有的 .NET 應用程式中加入 AI 如何能使它們從僅具功能性提升至真正的智能化。 瑪麗亞展示了AI即時總結客戶互動並提供情感分析的例子，這是這一演變的有力證明。
33:15 - 36:12
重點摘要：隨著 AI 越來越融入應用程式，現代和智能系統之間的區別將逐漸消失。 可以預測用戶需求、提供情境洞察並即時適應的應用程序將成為常態，為用戶體驗和運營效率設定新的標準。
4. 為開發者賦能：語義內核
Stephen Toub 對使用 Semantic Kernel 將 AI 服務從應用邏輯中抽象出來的議程既實用又具有遠見。 透過創建一個允許開發者在不同AI模型間切換而無需重寫核心應用程式代碼的層，語義內核使開發者能夠無縫地試驗各種AI工具和服務。
時間戳記：50:00 - 59:00
關鍵收穫：這種抽象化可以實現對 AI 的民主化存取，使即使是小型團隊也能夠利用強大的 AI 工具，而不會被鎖定在單一供應商上。 在模型之間切換的彈性，如 OpenAI、Google Gemini 或甚至自定義本地模型，為創新和成本管理開闢了新的可能性。
5. 倫理人工智慧：人工智慧回應的基礎與責任
其中一個最引人深思的討論是關於人工智能的道德含義，特別是在確保人工智能回應基於事實和相關信息方面。 會議強調透明度的重要性，AI 系統需清楚地表明何時以及如何使用外部資源來生成回應。
44:00 - 47:01
關鍵收穫：專注於道德人工智能和基礎回應可能是公司採用AI的關鍵區別。 隨著人工智能變得更加普及，確保它在道德界限內運作並與用戶保持信任將是至關重要的。 這種方法不僅增強了用戶信任，還減少了AI被不負責任使用的風險。
6. 現實世界應用：AI 的實際運用
這個活動不僅僅著重於理論； 它還提供了AI實際應用的實例。 透過使用能夠理解情境的聊天機器人來提升客戶支援，到在電子商務中使用AI進行情感分析，這些研討會展示了AI如何能夠被融入日常應用程式的各個面。
時間戳記：47:02 - 50:03
關鍵收穫：這些真實世界的例子凸顯出一個觀念，那就是人工智能不再是一個未來的概念，而是當下的現實。企業可以利用它來獲得競爭優勢。 將 AI 整合到現有工作流程中而無需進行大規模改造，使其在多個行業中變得便利且具有吸引力。
7. 使用 Blazor 和 .NET 的互動式 AI 驅動網絡應用程序
丹尼爾·羅斯關於使用Blazor和.NET構建互動式AI驅動的網絡應用的會議又是另一個亮點。 他展示了開發者如何創建利用人工智能為用戶提供動態個性化體驗的網絡應用程序。
時間戳記: 1:02:00 - 1:15:00
關鍵摘要：將 AI 整合到 Blazor 應用程式中，可以讓開發人員創建更豐富、更具響應性的使用者介面。 將 AI 驅動的功能，如自然語言處理和實時數據分析直接整合到網路應用程式中，為創建高度互動的用戶體驗開啟了新的可能性。
8. OpenAI 和 Azure OpenAI：一個 .NET SDK 的匯聚故事
Matthew Soucoup與Roger Pincombe探討了OpenAI和Azure OpenAI SDKs如何融合，使得開發者更容易在其應用程式中建立和部署AI模型。
時間戳記：1:15:00 - 1:30:00
關鍵心得：OpenAI 與 Azure OpenAI SDK 的整合簡化了 AI 在 .NET 應用程式中的整合。 開發者現在可以更容易地利用先進 AI 模型的強大功能，從而在雲端更有效地部署和擴展 AI 驅動的解決方案。
9. 代理商：使用 .NET 和人工智慧自動化商業工作流程
Kosta Petan 與 XiaoYun Zhang 討論了如何使用 AI 代理來自動化商業工作流程。 他們的演講強調了人工智能簡化複雜流程的潛力，減少人工干預並提高效率。
時間戳記：1:45:00 - 2:05:00
關鍵信息：AI 代理可以通過自動化重複任務和決策過程顯著提升業務流程。 將這些代理整合到 .NET 應用程式中可以導致更有效的操作，並允許企業專注於更高價值的活動。
10. 使用 .NET、AI 和 Azure SQL 對您的數據進行 RAG 分析
Davide Mauri 的關於使用 RAG 的會議(檢索增強生成)使用 .NET、AI 和 Azure SQL 展示了開發者如何利用 AI 執行複雜的數據查詢並從大數據集生成洞察。
時間戳記：2:10:00 - 2:30:00
關鍵收穫：通過將 RAG 與 Azure SQL 整合，開發者可以提升其應用程式的數據處理能力。 這種方法允許更複雜的查詢和報告，從而更容易從大型和複雜的數據集中提取有價值的見解。
11. 利用 Azure Cosmos DB 構建生成式 AI 應用程序
James Codella 在關於使用 Azure Cosmos DB 建立生成式 AI 應用程序的演講中提供了如何存儲和管理由 AI 模型生成的大量數據的見解。
時間戳記：2:35:00 - 2:50:00
關鍵收穫：Azure Cosmos DB 提供了一個可擴展且高效的解決方案，用於存儲和管理 AI 模型生成的數據。 利用這個數據庫於生成式AI應用中，可以幫助確保數據保持有機、可訪問並隨時準備進行實時處理。
12. Milvus 向量數據庫：將語義搜尋功能整合至 .NET 和 Azure
Timothy Spann 探討了將 Milvus 向量數據庫與 .NET 和 Azure 整合，以增強語義搜尋功能。 他的演講展示了如何使用向量數據庫來提高搜索的準確性和相關性。
時間戳記：3:00:00 - 3:15:00
關鍵收穫：將 Milvus 向量資料庫整合至 .NET 應用程式能夠提供更精確且符合上下文的搜尋結果。 此技術對於需要高級搜索功能的應用程序特別有用，例如推薦引擎或知識管理系統。
13. 使用 .NET Aspire 觀察 AI 應用從開發到生產的過程
Anthony Shaw 在其關於從開發到生產觀察 AI 應用的會議中強調了監控 AI 驅動應用以確保性能和可靠性的重要性。
時間戳記：3:20:00 - 3:35:00
關鍵心得：在其生命週期中持續監控人工智慧應用程式對於維持性能和確保模型提供準確可靠的結果至關重要。 .NET Aspire 提供了從開發到生產所需的工具，以有效管理和監控 AI 應用程式。
14. 使用 Windows Copilot Runtime 和 .NET 將 AI 融入 Windows 應用程式
Nikola Metulev 的演講展示了開發者如何使用 Windows Copilot Runtime 和 .NET 為 Windows 應用程序融入 AI 功能。 重點在於利用 AI 提高 Windows 應用程序的功能性和互動性。
時間戳記：3:40:00 - 3:55:00
關鍵收穫：通過將人工智能整合到Windows應用程式中，開發者可以創建更智能和更具響應性的應用程式，這些應用程式能夠實時適應用戶需求。這為提升Windows平台上的用戶體驗開啟了新的可能性。
15. 使用 Teams AI Library 和 .NET 構建您自己的副駕駛
Ayça Baş 和 John Miller 走過了使用 Teams AI 庫和 .NET 構建自定義 AI 驅動的副駕駛的過程。 本次會議突顯了創建定制的AI助手以提高團隊內部的生產力和協作的潛力。
時間戳記：4:00:00 - 4:20:00
重要收穫：建立自訂的 AI 副駕駛允許組織開發專門的工具，可以提高團隊生產力並簡化工作流程。 Teams AI 庫提供了創建智能助手所需的基本構件，這些智能助手可以整合到現有的團隊協作工具中。
16. RAG 與 AI 搜尋和 .NET
馬特·戈特納探索了在 .NET 中將 RAG 與 AI 搜索功能整合的可行性，展示了 AI 如何能夠提升搜索功能並提供更相關的結果。
時間戳記：4:25:00 - 4:40:00
關鍵收穫：利用 RAG 和 AI 增強搜索功能可以讓開發者創建更強大、更精確的搜索體驗。 這項技術對於依賴搜索的應用程序特別有益，例如知識管理系統或內容庫。
17. 使用 .NET 和 Power BI 的 AI 驅動分析
一場專注於將AI與.NET和Power BI整合的會議展示了AI如何用於增強數據分析和可視化能力。 主講人展示了如何使用人工智能模型從大型數據集中生成洞察力，並以視覺上吸引人的格式呈現它們。
Timestamp：4:45:00 - 5:10:00
關鍵收穫：將 AI 與 Power BI 結合可以讓開發者創建更有洞察力和可操作性的數據視覺化。 此整合讓組織能夠利用 AI 驅動的分析來做出更明智的決策並改善業務成果。
18. 使用 .NET 保護由 AI 驅動的應用程序
一場專門討論以人工智能驅動的應用程序的安全性問題的會議強調了保護人工智能模型及其處理的數據的重要性。 主講者討論了確保人工智慧應用程序對潛在威脅和漏洞具有韌性的最佳實踐。
時間戳記：5:15:00 - 5:35:00
關鍵心得：隨著人工智能越來越多地融入商業應用，確保這些系統的安全至關重要。 開發人員必須謹慎實施安全措施，以保護 AI 模型和它們處理的數據免受未經授權的訪問和其他威脅。
19. 在 .NET 應用程序中使用 AI 提升用戶體驗
探討如何利用人工智慧提升用戶體驗的會議(用户体验)在 .NET 應用程式中。 主持人展示了使用人工智能創建更直觀和個性化用戶界面的各種技術。
時間戳: 5:40:00 - 6:00:00
關鍵收穫：AI具有顯著提升用戶體驗的潛力，能提供個性化且富有情境意識的介面。 透過將 AI 整合到 UX 設計中，開發者可以創建更具吸引力和用戶友好的應用程序。
20. 在 .NET 和 Azure IoT 中的邊緣運算中的人工智能
一場關於邊緣運算中的AI的會議探討了如何使用 .NET 和 Azure IoT 在邊緣設備上部署AI。 主持人討論了將數據處理靠近數據源的好處，以及如何使用人工智慧在邊緣做出即時決策。
時間戳記: 6:05:00 - 6:25:00
關鍵取向：在邊緣部署 AI 能夠加快決策速度，並減少對持續雲端連接的需求。 此方法在需要實時處理的場景中特別有用，例如在工業自動化或智能設備中。
21. 使用 Kubernetes 和 .NET 擴展 AI 應用程序
一場關於擴展 AI 應用的會議展示了如何使用 Kubernetes 在 .NET 環境中管理和擴展 AI 工作負載。 演講者展示了 Kubernetes 如何在生產中自動化部署、擴展和管理 AI 模型。
時間戳記：6:30:00 - 6:50:00
關鍵收穫：Kubernetes 提供了一個強大的平台，用於擴展 AI 應用程序，確保它們在面對增加的需求時不會影響性能。 透過利用 Kubernetes，開發者可以自動化 AI 模型的擴展，並確保他們的應用保持響應迅速和高效。
22. 在 .NET 中由 AI 驅動的測試與品質保證
一場專注於使用人工智能來提升測試和品質保證的研討會(質量保證).NET 應用程式中的流程。 主講者討論了如何使用人工智能來識別潛在問題、自動化測試以及提升整體軟體品質。
時間戳記：6:55:00 - 7:15:00
關鍵信息：AI 驅動的測試可以顯著提高 QA 流程的效率和效果。 通過自動化測試並使用 AI 來識別潛在問題，開發人員可以確保他們的應用程序具有更高的質量並且沒有關鍵性錯誤。
23. AI 在 .NET 中的未來：趨勢與預測
當天的最後一個環節聚焦於.NET中AI的未來，行業專家分享了他們對AI技術發展方向的見解和預測。 討論涵蓋了新興趨勢、潛在挑戰以及 AI 將為 .NET 生態系統帶來的機會。
時間戳記：7:20:00 - 7:45:00
關鍵資訊：.NET 中的人工智能前景光明，新的進展和趨勢持續塑造開發者構建智能應用程式的方式。 了解這些趨勢並準備好適應新技術對於希望在快速變化的人工智慧領域中保持領先的開發者將是至關重要的。
結論：.NET 的 AI 驅動未來
.NET Conf：專注於 AI 2024 展示了 AI 如何設定要革命化 .NET 生態系統，提供讓建立智慧型應用程式比以往更容易的工具和技術。 該活動對開發者和企業都是一個明確的行動號召：將人工智能視為現代應用開發的必要組件，而不僅僅是一種新奇事物。 隨著人工智能的持續發展，那些能夠利用其潛力的人將引領創建下一代軟體解決方案的道路。
此活動不僅僅是對未來的一瞥； 這是一份如何到達那裡的路線圖。 而且這個訊息非常明確：.NET 的未來是智能的，未來就是現在。
