AI 走在最前沿：从 .NET Conf 中获取重点：AI 焦点 2024

1. .NET + AI现状：智能应用程序的新纪元

Scott Hanselman和Maria Naggaga以一个开场演讲启动了活动，为当天的讨论奠定了基础。 他们强调，AI不仅仅是附加功能，而是下一波.NET应用程序的核心组成部分。 Scott演示了GitHub Copilot作为智能搭档程序员的情况，展示了AI如何辅助开发人员编写更安全和更高效的代码，本质上充当了一个具有无限耐心的初级工程师。

• 时间标记：9:50 - 15:32

关键收获：AI能够转变编码过程本身——不仅是建议代码，还可以理解和改进它——这标志着开发人员与他们的工具互动方式的重大转变。 这可能导致一个未来，人类与机器合作编程的界限会越来越模糊。

2. RAG：通过检索增强生成变革客户支持

Maria Naggaga对检索增强生成（RAG）的解释是这次活动的亮点之一。 她说明了RAG如何使AI能在领域知识的基础上作出响应，在客户支持场景中特别有效。 通过将AI与实时数据检索结合，RAG确保响应不仅准确，而且与环境相关。

• 时间标记：23:04 - 33:08

关键收获：RAG减少AI"幻想"风险（AI生成看似合理但错误的信息）并提供可操作见解的能力是变革性的。 这种方法可能重新定义企业如何利用AI与客户互动，使AI成为解决复杂问题的可靠的首个接触点。

3. 从现代到智能：应用程序的进化

贯穿活动的一个反复出现的主题是从现代到智能应用程序的过渡。 主题演讲强调了如何将AI添加到现有.NET应用程序中，可以将其从仅仅是功能性转变为真正的智能化。 Maria演示了AI实时总结客户互动并提供情感分析，这种进化的一个有力例子。

• 时间标记：33:15 - 36:12

关键收获：随着AI更深度集成到应用程序中，现代和智能系统之间的区别将逐渐消失。 能够预见用户需求、提供上下文洞察并实时适应的应用程序将成为常态，为用户体验和操作效率设定新标准。

4. 使用Semantic Kernel赋能开发者

Stephen Toub关于使用Semantic Kernel将AI服务与应用程序逻辑抽象化的讲座既实用又具有前瞻性。 通过创建一个允许开发者在不重写核心应用程序代码的情况下切换不同的AI模型的层，Semantic Kernel使开发人员能够无缝地试验各种AI工具和服务。

• 时间标记：50:00 - 59:00

关键收获：这种抽象可以让更小的团队也能利用强大的AI工具，而不必被锁定在单一提供商中。 能够在像OpenAI、Google Gemini甚至自定义本地模型之间切换的灵活性为创新和成本管理开辟了新可能性。

5. 道德AI：AI响应中的基础和责任

最发人深省的讨论之一是围绕AI的伦理影响，特别是确保AI响应以事实和相关信息为基础。 会议强调了透明度的重要性，要求AI系统明确表示何时以及如何使用外部来源以生成响应。

• 时间标记：44:00 - 47:01

关键收获：对伦理AI和基础响应的关注可能成为公司采用AI的重要差异化因素。 随着AI变得越来越普遍，确保其在道德界限内运作并保持用户信任将至关重要。 这种方法不仅增强用户信任，还减轻了AI被不负责任使用的风险。

6. 实际应用：行动中的AI

活动不仅仅关注理论； 还提供了AI应用的实际例子。 从增强理解上下文的客服聊天机器人到利用AI进行电商情感分析，会议展示了如何将AI编织到日常应用的织物中。

• 时间标记：47:02 - 50:03

关键收获：这些现实世界的例子强调了AI已不再是未来的概念，而是当今企业可以利用以获得竞争优势的现实。 能够将AI集成到现有工作流程中而无需广泛的改革使其对多个行业具有吸引力。

7. 使用Blazor和.NET构建互动的AI驱动Web应用程序

Daniel Roth关于利用Blazor和.NET构建互动的AI驱动Web应用的讲座是另一亮点。 他演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。

• 时间标记：1:02:00 - 1:15:00

关键收获：将AI集成到Blazor应用程序中允许开发者构建更丰富、更响应的用户界面。 能够将AI驱动的特性如自然语言处理和实时数据分析直接纳入Web应用中，为创作高度互动的用户体验打开了新渠道。

8. OpenAI 和 Azure OpenAI：.NET SDK 融合之路

Matthew Soucoup和Roger Pincombe探讨了OpenAI和Azure OpenAI SDKs的结合，使开发者更容易在应用中构建和部署AI模型。

• 时间标记：1:15:00 - 1:30:00

关键收获：OpenAI和Azure OpenAI SDKs的融合简化了AI在.NET应用的集成。 现在开发者可以更轻松地利用高级AI模型的力量，允许更高效地部署和扩展AI驱动的云解决方案。

9. 代理：使用.NET和AI自动化业务工作流程

Kosta Petan和小云张讨论了如何使用AI代理来自动化业务工作流程。 他们的讲座强调了AI在精简复杂流程中的潜力，减少人工干预并提高效率。

• 时间标记：1:45:00 - 2:05:00

关键收获：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应用程序中可以导致更高效的运作，并使企业能够专注于更有价值的活动。

10. 使用.NET、AI和Azure SQL在您的数据上实施RAG

Davide Mauri的演讲展示了如何使用RAG（检索增强生成）搭配.NET、AI和Azure SQL，使开发者可以利用AI执行复杂的数据查询并从大型数据集中生成洞察。

• 时间标记：2:10:00 - 2:30:00

关键收获：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。 这种方法允许进行更复杂的查询和报告，使从大型复杂数据集中提取有价值见解变得更容易。

11. 使用Azure Cosmos DB构建生成AI应用程序

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

• 时间标记：2:35:00 - 2:50:00

关键收获：Azure Cosmos DB提供了一个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。 利用这一数据库在生成AI应用中，可以帮助确保数据保持有序、可访问并准备好进行实时处理。

12. Milvus向量数据库：与.NET和Azure集成语义搜索功能

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能力。 他的讲座展示了向量数据库如何改善搜索的准确性和相关性。

• 时间标记：3:00:00 - 3:15:00

关键收获：将Milvus向量数据库集成至.NET应用程序中，允许产生更精确和上下文感知的搜索结果。 这一技术特别适用于需高级搜索功能的应用，如推荐引擎或知识管理系统。

13. 从开发到生产中观察AI应用程序与.NET Aspire

Anthony Shaw 关于观察从开发到生产的 AI 应用的会议强调了监控 AI 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

关键收获：对AI应用程序在其生命周期内持续监控对于维持性能及确保模型提供准确和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中AI应用程序所需的工具。

14. 使用Windows Copilot Runtime和.NET将AI融入Windows应用

Nikola Metulev的讲座展示了开发人员如何利用Windows Copilot Runtime和.NET将AI功能融入Windows应用程序中。 重点是通过利用AI来增强Windows应用的功能和互动性。

• 时间标记：3:40:00 - 3:55:00

关键收获：通过将AI集成到Windows应用中，开发人员可以创建设能适应用户实时需求的更智能且响应性强的应用。

15. 使用 Teams AI 库和 .NET 构建自己的助手

15. 使用Teams AI库和.NET构建您自己的CoPilot Ayça Baş和John Miller讲解了使用Teams AI库和.NET构建自定义AI驱动联合助手的过程。

此次会议强调了创建定制AI助手以改善团队生产力和协作的潜力。

• 时间标记：4:00:00 - 4:20:00 关键收获：构建自定义AI助手使组织能够开发专用工具，从而增强团队生产力并简化工作流程。

Teams AI库提供了创建可集成至现有团队协作工具的智能助手所需的构建模块。

Matt Gotteiner 探讨了 RAG 与 AI 搜索能力在 .NET 中的集成，演示了 AI 如何增强搜索功能并提供更相关的结果。

Matt Gotteiner探讨了将RAG与AI搜索功能整合至.NET中的应用，展示了如何利用AI增强搜索功能并提供更相关的结果。

关键要点: 使用 RAG 和 AI 增强搜索功能，允许开发者创建更强大和准确的搜索体验。 关键收获：利用RAG和AI增强搜索功能使开发者能够创造更强大且精确的搜索体验。

17. 使用 .NET 和 Power BI 的 AI 驱动分析

集中于将 AI 与 .NET 和 Power BI 集成的会议展示了如何利用 AI 增强数据分析和可视化能力。 以AI结合.NET和Power BI为重点的讲座演示了如何使用AI增强数据分析和可视化能力。

• 时间戳: 4:45:00 - 5:10:00

• 时间标记：4:45:00 - 5:10:00 关键收获：将AI与Power BI结合，开发者能够创建更有洞察力且可操作的数据可视化。

18. 使用 .NET 确保 AI 驱动的应用安全

18. 使用.NET保护AI驱动的应用 专注于AI驱动应用安全方面的会议强调了保护AI模型和数据的重要性。

• 时间戳: 5:15:00 - 5:35:00

• 时间标记：5:15:00 - 5:35:00 关键收获：随着AI更深度集成到商业应用中，确保这些系统的安全至关重要。

19. 使用 AI 增强 .NET 应用程序中的用户体验

19. 在.NET应用中利用AI增强用户体验 专注于如何使用AI改善.NET应用的用户体验（UX）的会议。

演讲者展示了多种利用AI创建更直观和个性化用户界面的技术。

• 时间标记：5:40:00 - 6:00:00 关键收获：AI有潜力通过提供个性化和语境感知的界面显著增强用户体验。

20. 使用 .NET 和 Azure IoT 的边缘计算中的 AI

20. 使用.NET和Azure IoT在边缘计算中进行AI应用 关于在边缘计算中使用AI的会议，探讨了如何利用.NET和Azure IoT在边缘设备上部署AI。

演讲者讨论了靠近数据源进行数据处理的好处以及AI如何用于在边缘做出实时决策。

• 时间标记：6:05:00 - 6:25:00 关键收获：在边缘部署AI能加快决策速度，并减少对持续云连接的需求。

21. 使用 Kubernetes 和 .NET 扩展 AI 应用程序

21. 使用Kubernetes和.NET扩展AI应用 演讲者展示了 Kubernetes 如何自动化 AI 模型在生产中的部署、缩放和管理。

演讲者展示了Kubernetes如何自动化部署、扩展和管理生产中的AI模型。

关键要点: Kubernetes 为扩展 AI 应用提供了一个强大的平台，确保在需求增加时不影响性能。 关键收获：Kubernetes提供了一个强大的平台用于扩展AI应用，确保它们能处理日益增长的需求而不牺牲性能。

22. 在 .NET 中的 AI 驱动测试和质量保证

22. 在.NET中进行AI驱动测试和质量保证 演讲者讨论了如何利用 AI 识别潜在问题、自动化测试和改善整体软件质量。

演讲者讨论了AI如何用于识别潜在问题、自动化测试并提升整体软件质量。

• 时间标记：6:55:00 - 7:15:00 关键收获：AI驱动的测试能显著提升QA流程的效率和效果。

23. AI 在 .NET 中的未来：趋势和预测

当天的最后一场会议关注于人工智能在.NET中的未来，行业专家分享了他们对人工智能技术未来走向的见解和预测。 当天的最后一次会议侧重于.NET中AI的未来，行业专家分享了他们关于AI技术发展方向的见解和预测。

讨论涵盖了新兴趋势、潜在挑战及AI给.NET生态系统带来的机会。

• 时间标记：7:20:00 - 7:45:00 了解这些趋势并准备适应新技术对于希望在快速发展的人工智能领域保持领先的开发者来说至关重要。

了解这些趋势并准备好适应新科技对想在快速发展的AI领域保持领先的开发者至关重要。

@@--0111100101110100011101100110100101100100:3x9ynkurJoI--@@ .NET Conf：Focus on AI 2024展示了AI如何将革新.NET生态系统，提供使构建智能应用程序比以往更容易的工具和技术。 这次活动是对开发人员和企业的明确行动召唤：要将AI视为现代应用程序开发的必要组成部分而非新奇。

随着AI的不断发展，那些能利用其潜力的人将在创制下一代软件解决方案中引领潮流。 这个活动不仅仅是对未来的瞥见； 这是如何到达那里的路线图。