AI在前沿：.NET Conf大会聚焦AI 2024后的关键要点

最近的.NET Conf: Focus on AI 2024 会议深入探讨了AI与.NET不断发展的交叉点，展示了开发人员如何利用人工智能的力量构建更智能、更响应的应用程序。会议充满了内容丰富的会议和演示，突出了AI在.NET生态系统中变革潜力的。以下是捕捉这一充满前瞻性会议精髓的最难忘时刻，包括涵盖完整八小时内容的见解。

“感谢 .NET 基金会为我们带来这个卓越的活动，以及向发言者慷慨分享他们的知识。当我们这样聚集在一起时，我们不仅在交换想法，我们还在共同提高可能性的上限。”

- Cameron Rimington, Iron Software CEO, 论我们为什么自豪地赞助和参加这样的活动。

1. .NET + AI 的现状：智能应用的新纪元

Scott Hanselman 和 Maria Naggaga 用一个主题演讲揭开了当天讨论的序幕。他们强调，AI不仅仅是一个附加组件，而是下一波 .NET 应用程序的核心组成部分。Scott 演示了 GitHub Copilot 作为一位智能编程伙伴的功能，展示了 AI 如何帮助开发人员编写更安全、更高效的代码，本质上相当于一个具有无限耐心的初级工程师。

• 时间戳：9:50 - 15:32

关键要点：AI 不仅仅提出代码建议，而是通过理解和改进它来改变编码过程本身——这一观点标志着开发人员与他们工具互动方式的重大转变。这可能会导致一个未来，在编码中人机协作的界限变得越来越模糊。

2. RAG：通过检索增强生成转变客户支持

玛丽亚·纳加加对检索增强生成的解释 (红黄绿) 是这次活动的亮点之一。她展示了RAG如何使AI的回答基于特定领域的知识，从而使其在客户支持场景中特别有效。通过将AI与实时数据检索相结合，RAG确保了回答不仅准确而且与上下文相关。

• 时间戳：23:04 - 33:08

关键要点：RAG降低AI“幻觉”风险的能力 (AI生成看似合理但不正确的信息的地方) 并提供有依据且可行的见解是一个游戏规则改变者。这种方法可能会重新定义企业如何利用人工智能与客户互动，使人工智能成为解决复杂问题的可靠第一联系点。

3. 从现代到智能：应用程序的演变

活动中的一个反复出现的主题是从现代应用程序向智能应用程序的过渡。主题演讲强调了将AI添加到现有.NET应用程序中如何使其从仅仅是功能性提升到真正的智能性。玛丽亚演示了AI如何实时总结客户互动并提供情感分析，是这一演变的有力例子。

• 时间戳：33:15 - 36:12

主要收获：随着AI越来越多地集成到应用程序中，现代系统和智能系统之间的区别将逐渐消失。那些能够预测用户需求、提供上下文见解并实时适应的应用程序将成为常态，设定新的用户体验和操作效率标准。

4. 赋能开发人员使用语义核

Stephen Toub关于使用语义核将AI服务从应用程序逻辑中抽象出来的讲座既实用又具有前瞻性。通过创建一个允许开发人员在不同的AI模型之间切换而无需重写核心应用程序代码的层，语义核赋予了开发人员无缝实验各种AI工具和服务的能力。

• 时间戳: 50:00 - 59:00

主要收获: 这种抽象可以使AI的使用更加平民化，使得即使是较小的团队也能够利用强大的AI工具而不会被锁定到单一供应商。能够在OpenAI、Google Gemini甚至自定义本地模型之间切换的灵活性，开创了创新和成本管理的新可能性。

5. 伦理 AI：AI 回应中的基础和责任

关于 AI 伦理影响的讨论是最发人深省的，特别是在确保 AI 回应基于事实和相关信息方面。会议强调了透明度的重要性，AI 系统需要明确指出何时以及如何使用外部资源来生成响应。

• 时间戳: 44:00 - 47:01

主要收获: 对伦理 AI 和基础回应的关注可能会成为公司采用 AI 的一个关键差异点。随着 AI 变得越来越普遍，确保它在伦理范围内运作并与用户保持信任将至关重要。这种方法不仅增强了用户信任，还降低了 AI 被不负责任地使用的风险。

6. 现实世界的应用：AI投身实践

这个活动不仅仅关注理论，还提供了AI实际应用的案例。从通过理解上下文的聊天机器人增强客户支持，到在电子商务中使用AI进行情感分析，各个环节展示了AI如何被融入日常应用的结构中。

• 时间戳: 47:02 - 50:03

主要收获: 这些现实世界的例子强调了AI不再是一个未来的概念，而是企业可以利用来获得竞争优势的当下现实。将AI集成到现有工作流程中而无需大规模改造，使其对各种行业都具有吸引力和可行性。

7. 使用Blazor和.NET构建交互式AI驱动的Web应用程序

丹尼尔·罗斯（Daniel Roth）的关于使用Blazor和.NET构建交互式AI驱动的Web应用程序的讲座是另一个亮点。他展示了开发人员如何创建利用AI提供动态、个性化用户体验的Web应用程序。

• 时间戳: 1:02:00 - 1:15:00

主要收获: 将AI集成到Blazor应用程序中，可以让开发人员构建更丰富、更响应迅速的用户界面。将自然语言处理和实时数据分析等AI驱动的功能直接集成到Web应用程序中，开辟了创造高度互动用户体验的新可能性。

8. OpenAI 和 Azure OpenAI：一个 .NET SDK 汇合故事

Matthew Soucoup 和 Roger Pincombe 探讨了 OpenAI 和 Azure OpenAI SDK 如何逐渐融合，使开发人员更容易在其应用程序中构建和部署 AI 模型。

• 时间戳: 1:15:00 - 1:30:00

要点总结: OpenAI 和 Azure OpenAI SDK 的融合简化了 AI 在 .NET 应用程序中的集成。开发人员现在能够更轻松地利用先进的 AI 模型的力量，从而在云中更高效地部署和扩展 AI 驱动的解决方案。

9. 代理：使用 .NET 和 AI 自动化业务工作流程

科斯塔·佩坦 (Kosta Petan) 和肖云 (XiaoYun Zhang) 讨论了如何使用 AI 代理来自动化业务工作流程。他们的会议强调了 AI 在简化复杂流程、减少人工干预和提高效率方面的潜力。

• 时间戳：1:45:00 - 2:05:00

关键要点：AI 代理可以通过自动化重复性任务和决策过程显著增强业务工作流程。将这些代理集成到 .NET 应用程序中可以提高操作效率，使企业能够专注于更高价值的活动。

10. 使用 .NET、AI 和 Azure SQL 在您的数据上实现 RAG

Davide Mauri 关于使用 RAG 的演讲 (检索增强生成) 使用 .NET、AI 和 Azure SQL 展示了开发者如何利用 AI 来执行复杂的数据查询并从大型数据集中生成见解。

• 时间戳：2:10:00 - 2:30:00

主要收获：通过将RAG与Azure SQL集成，开发者可以增强其应用程序的数据处理能力。这种方法允许更加复杂的查询和报告，使从大型和复杂的数据集中提取有价值的见解变得更加容易。

11. 使用Azure Cosmos DB构建生成式AI应用程序

James Codella关于使用Azure Cosmos DB构建生成式AI应用程序的演讲提供了有关如何存储和管理AI模型生成的大量数据的见解。

• 时间戳: 2:35:00 - 2:50:00

主要收获: Azure Cosmos DB提供了一种可扩展且高效的解决方案，用于存储和管理AI模型生成的数据。在生成式AI应用程序中利用此数据库可以确保数据保持组织良好、可访问并且随时准备进行实时处理。

12. Milvus 向量数据库：将语义搜索功能与 .NET 和 Azure 集成

Timothy Spann 探讨了将 Milvus 向量数据库与 .NET 和 Azure 集成，以增强语义搜索功能。他的会议演示了如何使用向量数据库来提高搜索的准确性和相关性。

• 时间戳：3:00:00 - 3:15:00

主要收获：将 Milvus 向量数据库与 .NET 应用程序集成，可以实现更精确和上下文感知的搜索结果。这项技术对需要高级搜索功能的应用程序特别有用，比如推荐引擎或知识管理系统。

13. 从开发到生产观察人工智能应用与 .NET Aspire

Anthony Shaw 讲解了从开发到生产观察人工智能应用的重要性，强调了监控人工智能驱动应用以确保性能和可靠性的重要性。

• 时间戳: 3:20:00 - 3:35:00

关键要点: 在整个生命周期中持续监控人工智能应用对于保持性能和确保模型提供准确可靠的结果至关重要。 .NET Aspire 提供了有效管理和观察从开发到生产的人工智能应用所需的工具。

14. 通过Windows Copilot Runtime和.NET将AI注入Windows应用程序

尼古拉·梅特列夫的会议展示了开发人员如何使用Windows Copilot Runtime和.NET将AI功能注入Windows应用程序。重点在于通过利用AI增强Windows应用程序的功能性和互动性。

• 时间戳: 3:40:00 - 3:55:00

主要观点: 通过将AI集成到Windows应用程序中，开发人员可以创建更智能和更响应迅速的应用程序，能够实时适应用户需求。这为提升Windows平台上的用户体验开辟了新的可能性。

15. 使用Teams AI库和.NET构建您自己的副驾驶

Ayça Baş和John Miller演示了如何使用Teams AI库和.NET构建一个定制的AI驱动副驾驶。这个环节强调了创建定制AI助手的潜力，这些助手可以提高团队的生产力和协作能力。

• 时间戳：4:00:00 - 4:20:00

主要要点：构建一个定制AI副驾驶允许组织开发专门的工具，可以提升团队的生产力并简化工作流程。Teams AI库提供了创建智能助手所需的构建模块，这些助手可以集成到现有的团队协作工具中。

16. RAG 与 AI 搜索及 .NET 的集成

Matt Gotteiner 探索了 RAG 与 AI 搜索能力在 .NET 中的集成，展示了如何使用 AI 增强搜索功能并提供更相关的结果。

• 时间标记: 4:25:00 - 4:40:00

主要收获: 使用 RAG 和 AI 增强搜索功能使开发者能够创建更强大更准确的搜索体验。这项技术对依赖搜索的应用程序特别有益，例如知识管理系统或内容库。

17. 使用 .NET 和 Power BI 的 AI 驱动分析

在一个讲座中，重点讲解了如何将 AI 与 .NET 和 Power BI 集成，展示了 AI 如何用于增强数据分析和可视化能力。演讲者展示了如何使用 AI 模型从大型数据集中生成洞见，并以视觉上吸引人的格式呈现出来。

• 时间戳：4:45:00 - 5:10:00

主要收获：将 AI 与 Power BI 结合起来，使开发人员能够创建更加有洞察力和可操作的数据可视化。此集成使组织能够利用 AI 驱动的分析做出更明智的决策，并改善业务成果。

18. 用.NET保护AI驱动的应用程序

一个专门讨论AI驱动应用程序安全性的会议强调了保护AI模型及其处理的数据的重要性。演讲者讨论了确保AI应用程序能够抵御潜在威胁和漏洞的最佳实践。

• 时间戳: 5:15:00 - 5:35:00

主要要点: 随着AI越来越多地集成到业务应用程序中，确保这些系统的安全至关重要。开发人员必须在实施安全措施时保持警惕，以保护AI模型及其处理的数据免受未经授权的访问和其他威胁。

19. 使用AI增强.NET应用中的用户体验

一个专注于如何利用AI改进用户体验的会话 (用户体验) 在 .NET 应用程序中，演示者展示了使用 AI 创建更直观和个性化用户界面的各种技术。

• 时间戳：5:40:00 - 6:00:00

主要收获：AI 通过提供个性化和上下文感知的界面，有潜力显著提升用户体验。通过将 AI 集成到用户体验设计中，开发人员可以创建更具吸引力和用户友好的应用程序。

20. 通过 .NET 和 Azure IoT 在边缘计算中应用 AI

AI 在边缘计算中的一个会议探索了如何通过 .NET 和 Azure IoT 在边缘设备上部署 AI。演讲者讨论了靠近数据源处理数据的好处，以及如何在边缘使用 AI 做出实时决策。

• 时间戳记: 6:05:00 - 6:25:00

主要收获: 在边缘部署 AI 允许更快地做出决策，并减少对持续云连接的需求。这种方法在实时处理至关重要的场景中特别有用，比如在工业自动化或智能设备中。

21. 使用 Kubernetes 和 .NET 扩展 AI 应用程序

一个关于扩展 AI 应用程序的课程演示了如何使用 Kubernetes 来管理和扩展 .NET 环境中的 AI 工作负载。演示者展示了 Kubernetes 如何在生产中自动化 AI 模型的部署、扩展和管理。

• 时间戳: 6:30:00 - 6:50:00

主要收获: Kubernetes 提供了一个强大的平台来扩展 AI 应用程序，确保它们能够在不降低性能的情况下应对增加的需求。通过利用 Kubernetes，开发人员可以自动扩展 AI 模型，确保他们的应用程序保持响应和高效。

22. 用于 .NET 的 AI 驱动测试和质量保证

一个专注于使用 AI 增强测试和质量保证的会议 (质量保证) 在.NET应用程序中的流程。演讲者讨论了如何使用AI识别潜在问题、自动化测试以及提高整体软件质量。

• 时间戳: 6:55:00 - 7:15:00

主要收获: AI驱动的测试可以显著提高QA流程的效率和效果。通过自动化测试并利用AI识别潜在问题，开发人员可以确保他们的应用程序质量更高且没有关键错误。

23. .NET 中 AI 的未来：趋势和预测

最后一场会议聚焦于 .NET 中 AI 的未来，行业专家分享了他们对 AI 技术发展方向的见解和预测。讨论涵盖了新兴趋势、潜在挑战以及 AI 将为 .NET 生态系统带来的机遇。

• 时间戳: 7:20:00 - 7:45:00

主要观点: .NET 中 AI 的未来光明，新进展和新趋势将继续塑造开发人员构建智能应用程序的方式。了解这些趋势并准备好适应新技术，对希望在快速发展的 AI 领域中保持领先地位的开发人员至关重要。

结论：AI 驱动的 .NET 未来

.NET Conf: Focus on AI 2024 展现了人工智能如何将彻底改变 .NET 生态系统，提供的工具和技术使构建智能应用程序变得比以往任何时候都更容易。这次活动向开发人员和企业发出明确的号召：接受人工智能，不是将其视为新奇事物，而是现代应用程序开发的基本组成部分。随着人工智能的不断发展，那些能够充分利用其潜力的人将在创建下一代软件解决方案方面引领潮流。

这次活动不仅仅是对未来的展望；它是通往未来的路线图。信息非常明确：.NET 的未来是智能化的，未来就是现在。