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深入学习 Azure OpenAI Service 和 Semantic Kernel 的使用

.NET 开发者通过本书能快速了解和应用 Azure OpenAI Service，结合 C# 与 Semantic Kernel 以及其他 AI 和云技术，创建智能应用。书中的内容将不断更新，适合开发者掌握生成式 AI 指引的管理与高效应用。

Azure OpenAI Service.NET生成式 AISemantic Kernel人工智能Github开源项目
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dotNETOAIBooks 项目介绍

dotNETOAIBooks 项目旨在为使用 Azure OpenAI Service 的 .NET 开发者提供指导。这是一本专为 .NET 开发者编写的书籍，作者希望通过分享他在开发 Azure OpenAI 项目中的实践经验，帮助其他开发者更好地理解和使用 Azure OpenAI Service。

项目背景

在开发智能应用时，很多开发者容易将生成式 AI 简化为一些 REST API 调用。然而，作者认为这种观点是错误的。生成式 AI 带来了革命性的变革，它类似于一个全新的操作系统，改变了我们以往对人工智能的理解。现在，我们需要从“告诉计算机如何去做”转变为“告诉计算机必须完成什么”。这一转变意味着编写代码的重要性降低，而如何管理项目中的指引成为关键。

框架选择

为此，微软发布了一款专注于生成式 AI 编程的开源框架——Semantic Kernel。这个框架可以帮助开发者更有效地管理人工智能指引，成为项目必不可少的一部分。

内容结构

该书分为七个章节，旨在帮助 .NET 开发者快速掌握 Azure OpenAI Service 相关知识。书中不仅结合了熟悉的 C# 示例，还介绍了如何利用 Semantic Kernel 以及其他人工智能知识和云原生工具来构建 Azure OpenAI 应用。以下为本书的章节概览：

  • 前言：Azure OpenAI Service 入门
    本章节为读者提供对 Azure OpenAI Service 的基础了解。

  • 第一章：问题分类
    介绍如何对用户提出的问题进行分类，以便更有效地给予回应。

  • 第二章：管理你的技能
    讲述如何在项目中整合和管理不同的人工智能技能。

  • 第三章：结合 Azure AI 拓展你的技能
    指导开发者如何利用 Azure AI 拓展和增强自己的技能集。

  • 第四章：通过 Embedding 调教你的 OpenAI 模型
    讨论如何使用嵌入来训练和优化 OpenAI 模型，提高模型的准确性和效率。

  • 第五章：通过缓存管理你的问答上下文逻辑
    说明如何使用缓存机制来管理和优化问答系统的上下文逻辑。

  • 第六章：通过 Semantic Kernel 架构你的 OpenAI 项目
    详细介绍如何通过 Semantic Kernel 来设计和架构一个高效的 OpenAI 项目，为开发者提供最佳实践。

持续更新

由于 OpenAI 和 Semantic Kernel 不断更新，书籍内容也将持续更新，作者鼓励读者提出建议以改进书籍质量。目前，书中所有示例均基于 1.0.0-beta3 版本。

特别鸣谢

作者特别感谢 @pperlee 对书籍内容的校对，以及保哥 @doggy8088 对繁体中文转换的支持。对于希望深入了解 Azure OpenAI Service 的 .NET 开发者，此书将是一本不可或缺的参考资料。

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