Die Zukunft der Künstlichen Intelligenz (KI) ist jetzt, und .NET 8 bietet die perfekten Werkzeuge, um umfangreiche Anwendungen zu erstellen. Egal, ob Sie neue Projekte starten oder bestehende erweitern – die neuesten Entwicklungen in .NET machen es einfacher denn je, KI zu integrieren und von der Idee zur Lösung zu gelangen.
Warum KI in Ihren Anwendungen verwenden?
- Steigerung der Benutzerbindung: Relevante und zufriedenstellende Interaktionen bieten, welche Ihre Nutzer begeistern.
- Erhöhte Produktivität und Effizienz: Fehler reduzieren und Zeit sparen durch automatisierte Prozesse.
- Neue Geschäftsmöglichkeiten: Innovative Dienstleistungen anbieten, die echten Mehrwert liefern.
- Wettbewerbsvorteil: Den Markttrends voraus bleiben und die Erwartungen der Kunden erfüllen.
Erste Schritte in der KI-Entwicklung
Wenn Sie neu in der KI-Entwicklung sind, bieten die neue .NET + AI Dokumentation einen hervorragenden Startpunkt. Hier finden Sie Schnellstartanleitungen und praktische Beispiele, wie Sie OpenAI-Modelle mit dem Azure OpenAI SDK oder der Semantic Kernel-Bibliothek nutzen können. Weitere Beispiele finden Sie unter Azure Entwickler-Vorlagen für .NET und KI.Semantic Kernel: Der Schlüssel zur einfachen Integration
In vielen Beispielen wird der Semantic Kernel (SK) verwendet – eine Open-Source-Bibliothek, die es erleichtert, KI-Lösungen zu entwickeln, die auf bestehenden Code zugreifen können. Der SK ist ein flexibles SDK, das mit Modellen von OpenAI, Azure OpenAI, Hugging Face und vielen anderen arbeitet und Verbindungen zu beliebten Vektorspeichern wie Qdrant, Milivus und Azure AI Search ermöglicht. Semantic Kernel reduziert den Aufwand, verschiedene Modelle und Vektorspeicher zu integrieren, indem es einheitliche Abstraktionen bietet. Durch Dependency Injection in .NET können Sie Komponenten einfach austauschen, während Sie Ihre Anwendungen entwickeln und optimieren.Überwachung und Debugging Ihrer KI-Anwendungen
Auf der Build 2024 wurde gezeigt, wie KI-Lösungen überwacht und debuggt werden können, sowohl lokal als auch in der Produktion. Semantic Kernel unterstützt die End-to-End-Nachverfolgbarkeit und das Debugging von KI-Aufrufen und hilft Ihnen, Leistung, Qualität und Kosten zu optimieren. SK baut auf dem OpenTelemetry-Protokoll (OTLP) auf, wodurch es einfach ist, Ihre Anwendung mit jedem Speicher oder Berichtstool zu überwachen, das dies unterstützt.Starke Grundlagen für KI-Entwicklungen
Die .NET-Laufzeit und Bibliotheken entwickeln sich kontinuierlich weiter, um den Anforderungen der KI gerecht zu werden. Neue Tools wie Tokenisierungs-Bibliotheken und die Einführung von Tensor und TensorPrimitives erleichtern die Vorbereitung von Textdaten und mathematische Operationen für KI-Anwendungen. Diese Erweiterungen machen .NET zu einer soliden und zuverlässigen Plattform für KI und maschinelles Lernen, die nahtlos in bestehende Bibliotheken wie ML.NET, TorchSharp und ONNX integriert werden kann.KI am Rand mit Kleinen Sprachmodellen (SLMs)
Kleinere Sprachmodelle werden immer zugänglicher und ermöglichen es, KI-Anwendungen lokal und am Rand auszuführen. Bibliotheken wie OnnxRuntime GenAI bieten .NET-Entwicklern die Möglichkeit, diese Modelle zu nutzen und massgeschneiderte Lösungen zu entwickeln, die genau auf die Bedürfnisse Ihrer Anwendungen zugeschnitten sind.Ein wachsendes Ökosystem für .NET-Entwickler
Das Ökosystem der KI-Tools und -Diensten für .NET-Entwickler wächst stetig. Auf der Build 2024 wurden mehrere neue Projekte vorgestellt und Ankündigungen im Zusammenhang mit Technologien gemacht, darunter:- Offizielle OpenAI-Bibliothek für .NET
- Azure Functions OpenAI Bindings
- AI Application Templates & Prompty zur Vereinfachung der Prompt-Tooling
- Early Access Preview von Vektorunterstützung in der Azure SQL-Datenbank