AI在前沿：.NET Conf大会聚焦AI 2024后的关键要点
最近的.NET Conf：聚焦AI 2024活动深入探讨了AI与.NET不断发展的交汇点，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。 活动中包含了许多富有洞察力的会议和演示，突出展示了AI在.NET生态系统中的变革潜力。 这里是捕捉了这场展望未来会议精髓的最为深刻的时刻，包括了全部八小时内容的洞察。
感谢 .NET 基金会将我们召集在一起参加这次特别的活动，也感谢那些慷慨分享知识的演讲者。 当我们像这样聚集在一起时，我们不仅仅是在交换想法——我们还在共同提高可能性的标准。
Iron Software首席执行官Cameron Rimington谈为什么我们为能赞助并参与这样的活动感到自豪。
1. .NET + AI 的现状：智能应用的新时代
斯科特·汉塞尔曼和玛利亚·纳加加以一场主题演讲开启了活动，为当天的讨论定下了基调。 他们强调人工智能不仅仅是一个附加组件，而是下一波 .NET 应用的核心组成部分。 斯科特展示的GitHub Copilot作为智能辅助程序员的功能，展示了人工智能如何帮助开发者编写更安全、更高效的代码，基本上就像一位有着无限耐心的初级工程师。
时间戳: 9:50 - 15:32
关键信息：人工智能能够改变编码过程本身——不仅仅是提供代码建议，还能理解和改进代码——这标志着开发者与其工具互动方式的重大转变。 这可能导致未来在编码中人机合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
Maria Naggaga对检索增强生成的解释(红黄绿)是活动中的亮点之一。 她说明了RAG如何让人工智能在特定领域知识中找到依据，这使得它在客户支持场景中特别有效。 通过将人工智能与实时数据检索相结合，RAG确保响应不仅准确而且与上下文相关。
时间戳: 23:04 - 33:08
要点：RAG 减少 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)并提供扎实、可行的见解，这是一个改变游戏规则的举措。 这种方法可能会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首要联系点。
3. 从现代到智能：应用程序的进化
活动中反复出现的一个主题是从现代应用过渡到智能应用。 主题演讲强调了在现有的.NET应用程序中加入人工智能是如何将它们从仅仅是功能性的提升为真正的智能化。 玛利亚展示了AI实时总结客户互动并提供情感分析的强大示例，这是这一演变的一个生动例证。
33:15 - 36:12
关键信息：随着人工智能越来越多地应用于各种系统，现代系统与智能系统之间的界限将逐渐模糊。 能够预见用户需求、提供情境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树立新标准。
4. 为开发者赋能语义内核
Stephen Toub关于使用Semantic Kernel从应用逻辑中抽象AI服务的演讲既实用又具有远见。 通过创建一个允许开发者在不同人工智能模型之间切换而无需重写核心应用代码的层，Semantic Kernel使开发者能够无缝地试验各种人工智能工具和服务。
时间戳: 50:00 - 59:00
关键信息：这种抽象化可以使AI的访问民主化，使即使是较小的团队也能利用强大的AI工具，而不会被锁定在单一的提供商上。 切换到像 OpenAI、Google Gemini 或者自定义本地模型等不同模型的灵活性，为创新和成本管理开辟了新的可能性。
5. 伦理 AI：AI 响应中的基础和责任
其中一项最发人深省的讨论是关于人工智能的伦理影响，特别是在确保人工智能响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回应。
44:00 - 47:01
关键收获：关注伦理人工智能和基础响应可能是公司采用人工智能方式的一个重要区别。 随着人工智能变得越来越普遍，确保它在道德边界内运行并与用户保持信任将是至关重要的。 这种方法不仅增强了用户的信任，而且减轻了人工智能被不负责任地使用的风险。
6. 现实世界应用：AI 实战
该活动不仅关注理论； 它还提供了AI实际应用的例子。 通过使用能够理解上下文的聊天机器人来增强客户支持，以及在电子商务中使用AI进行情感分析，这些会议展示了AI如何能够被编织到日常应用程序中。
时间戳记：47:02 - 50:03
关键信息：这些现实世界中的例子强调了一个观点，即人工智能不再是一个未来概念，而是现今现实，企业可以利用它获得竞争优势。 将AI集成到现有工作流程中，而无需进行广泛的改造，使其对各个行业都具有吸引力和可行性。
7. 使用 Blazor 和 .NET 的交互式 AI 驱动的 Web 应用程序
丹尼尔·罗斯关于使用Blazor和.NET构建交互式AI驱动的Web应用的演讲是另一个亮点。 他演示了开发人员如何创建利用人工智能提供动态、个性化用户体验的Web应用程序。
时间戳: 1:02:00 - 1:15:00
关键信息：将AI集成到Blazor应用程序中可以帮助开发者构建更丰富、更高响应性的用户界面。 将人工智能驱动的功能，如自然语言处理和实时数据分析直接嵌入到网页应用中，为创造高度互动的用户体验打开了新的可能性。
8. OpenAI和Azure OpenAI：一个.NET SDK融合故事
马修·索库普和罗杰·平康探讨了OpenAI和Azure OpenAI SDKs是如何逐渐融合的，从而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
关键要点：OpenAI与Azure OpenAI SDK的融合简化了AI在.NET应用程序中的集成。 开发者现在可以更容易地利用高级人工智能模型的力量，使得在云中部署和扩展人工智能驱动的解决方案更加高效。
9. 代理商：使用 .NET 和人工智能自动化业务流程
Kosta Petan和XiaoYun Zhang讨论了如何使用AI代理来自动化业务流程。 他们的会议强调了人工智能简化复杂流程、减少人工干预和提高效率的潜力。
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提升业务流程。 将这些代理集成到 .NET 应用程序中可以提高运营效率并使企业能够专注于更高价值的活动。
10. 使用 .NET、AI 和 Azure SQL 对您的数据进行 RAG 分析
Davide Mauri的RAG使用会议(检索增强生成)与 .NET、AI 和 Azure SQL 一起展示了开发者如何利用 AI 进行复杂数据查询并从大型数据集中生成洞察。
时间戳: 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
James Codella关于使用Azure Cosmos DB构建生成式AI应用的演讲提供了如何存储和管理由AI模型生成的大量数据的见解。
时间戳: 2:35:00 - 2:50:00
关键要点：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。 利用这个数据库在生成式AI应用中可以确保数据保持有序、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
蒂莫西·斯潘探索了将Milvus向量数据库与.NET和Azure集成，以增强语义搜索功能。 他的演讲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
关键要点：将 Milvus 向量数据库与 .NET 应用程序集成可以实现更精确、更具上下文意识的搜索结果。 这项技术对于需要高级搜索功能的应用程序特别有用，例如推荐引擎或知识管理系统。
13. 使用 .NET Aspire 观察从开发到生产的 AI 应用程序
Anthony Shaw 的讲座强调了从开发到生产观察 AI 应用的重要性，强调监控 AI 驱动的应用程序以确保性能和可靠性。
时间戳: 3:20:00 - 3:35:00
关键要点：在人工智能应用的整个生命周期中进行持续监控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 为从开发到生产的 AI 应用程序提供了有效管理和监测所需的工具。
14. 将 AI 融入 Windows 应用程序，使用 Windows Copilot 运行时和 .NET
尼科拉·梅图列夫的会议演示了开发人员如何使用Windows Copilot Runtime和.NET为Windows应用程序注入AI功能。 重点是通过利用人工智能来增强Windows应用程序的功能性和交互性。
时间戳: 3:40:00 - 3:55:00
关键信息：通过将人工智能集成到Windows应用程序中，开发者可以创建更智能、更灵敏的应用程序，这些应用程序能够实时适应用户需求。这为增强Windows平台上的用户体验打开了新的可能性。
15. 使用 Teams AI 库和 .NET 构建您自己的 Copilot
Ayça Baş和John Miller运用Teams AI库和.NET讲解了构建自定义AI驾驶助理的过程。 此次会议强调了创建定制AI助手以提高团队内部生产力和协作能力的潜力。
时间戳：4:00:00 - 4:20:00
关键要点：构建定制的AI副驾驶可以让组织开发专门的工具，从而提高团队生产力和简化工作流程。 Teams AI库提供了创建智能助手所需的基本构件，这些智能助手可以集成到现有的团队协作工具中。
16. RAG搭载AI搜索和.NET
马特·戈特纳探索了将RAG与.NET中的AI搜索功能结合的可能性，展示了如何利用AI提升搜索功能并提供更相关的结果。
时间戳：4:25:00 - 4:40:00
关键要点：通过使用RAG和人工智能增强搜索功能，开发人员可以创建更强大、更准确的搜索体验。 这项技术对于那些严重依赖搜索功能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
一场关于将AI与.NET和Power BI整合的会议展示了如何使用AI来增强数据分析和可视化能力。 主讲人展示了如何使用人工智能模型从大型数据集中生成洞察，并以视觉上吸引人的格式呈现它们。
时间戳：4:45:00 - 5:10:00
关键要点：将AI与Power BI结合使用，可以帮助开发人员创建更有洞察力和可操作性的数据可视化。 此集成使组织能够利用基于AI的分析来做出更明智的决策并改善业务成果。
18. 使用 .NET 保护 AI 驱动的应用程序
一个专注于AI驱动应用程序安全性方面的会议强调了保护AI模型及其处理数据的重要性。 主讲者讨论了确保人工智能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
关键要点：随着人工智能越来越多地融入商业应用，确保这些系统的安全至关重要。 开发者必须警惕地实施安全措施，以保护人工智能模型及其处理的数据不受未授权访问和其他威胁的侵害。
19. 在 .NET 应用程序中使用 AI 提升用户体验
聚焦于如何利用人工智能改善用户体验的会议(用户体验)在 .NET 应用程序中。 演讲者展示了使用人工智能创建更直观、更个性化用户界面的各种技术。
时间戳：5:40:00 - 6:00:00
关键要点：人工智能具有通过提供个性化和上下文感知界面来显著提升用户体验的潜力。 通过将人工智能整合到用户体验设计中，开发者可以创建更加引人入胜和用户友好的应用程序。
20. 使用 .NET 和 Azure IoT 的边缘计算中的人工智能
在边缘计算中关于人工智能的一个讨论会探讨了如何使用 .NET 和 Azure IoT 在边缘设备上部署人工智能。 主持人讨论了在数据源附近处理数据的好处，以及如何利用人工智能在边缘做出实时决策。
时间戳: 6:05:00 - 6:25:00
关键要点：在边缘部署人工智能可以加快决策速度，并减少对持续云连接的需求。 这种方法在需要实时处理的情况下特别有用，例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应用程序的会议展示了如何在.NET环境中使用Kubernetes来管理和扩展AI工作负载。 主讲人展示了 Kubernetes 如何在生产中自动化部署、扩展和管理 AI 模型。
时间戳：6:30:00 - 6:50:00
关键信息：Kubernetes为扩展AI应用程序提供了一个强大的平台，确保它们在需求增加时仍能保持性能不受影响。 通过利用 Kubernetes，开发者可以自动化 AI 模型的扩缩，确保其应用保持响应性和效率。
22. 在 .NET 中的 AI 驱动测试和质量保证
专注于使用人工智能增强测试和质量保证的会议(质量保证)在 .NET 应用程序中的过程。 主讲人讨论了如何使用人工智能来识别潜在问题、自动化测试以及提高整体软件质量。
时间戳：6:55:00 - 7:15:00
关键信息：AI 驱动的测试可以显著提高 QA 流程的效率和效果。 通过自动化测试并使用人工智能来识别潜在问题，开发者可以确保他们的应用程序质量更高且无关键性错误。
23. .NET 中人工智能的未来：趋势与预测
当天的最后一场会议重点讨论了.NET中人工智能的未来，行业专家分享了他们对人工智能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
关键信息：AI 在 .NET 中的未来是光明的，新的进展和趋势将继续塑造开发者构建智能应用的方式。 了解这些趋势并准备好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。
结论：.NET 的 AI 驱动未来
.NET Conf：专注于AI 2024 展示了AI将如何彻底改变.NET生态系统，提供了更加便捷的工具和技术，以构建智能应用程序。 该活动明确呼吁开发者和企业：将人工智能视为现代应用程序开发的必要组成部分，而不仅仅是一种新奇事物。 随着人工智能的不断发展，那些能够利用其潜力的人将引领下一代软件解决方案的创新。
这次活动不仅仅是对未来的一瞥； 这是到达目的地的路线图。 未来的 .NET 是智能的，未来就是现在。
