
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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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