.NET AI构建块：赋能开发者的人工智能解决方案

在快速发展的人工智能（AI）领域，开发者面临着选择和集成各种AI技术以满足其特定需求的挑战。Microsoft通过引入.NET AI构建块，旨在简化这一过程，为开发者提供一套强大且灵活的工具，以便在.NET应用程序中无缝集成AI功能。本文将深入探讨.NET AI构建块，包括其核心组件、主要功能以及如何使用它们来构建智能应用程序。我们将特别关注Microsoft.Extensions.AI库，它提供了一层C#抽象，用于与各种AI服务进行交互，如小型和大型语言模型（SLM和LLM）、嵌入、向量存储以及中间件。通过拥抱.NET AI构建块，开发者可以显著提高开发效率，并更容易地将AI融入到他们的项目中。本文将为你提供关于.NET AI的全面介绍，以及一些实用的上手指南，无论你是.NET新手还是经验丰富的AI工程师，都能从中受益。

关键要点

• Microsoft.Extensions.AI库：了解该库如何提供C#抽象，简化AI服务的集成。
• .NET AI构建块组件：熟悉UI组件、AI SDK、库、向量存储SDK和开发者工具。
• Azure OpenAI集成：学习如何利用Azure OpenAI模型进行AI任务。
• 本地AI模型支持：探索Ollama等本地AI模型的集成。
• 代码示例：获取使用.NET AI构建块的实际代码示例。
• 抽象层优势：理解使用AI抽象而不是特定SDK的益处。

深入了解.NET AI构建块

什么是.NET AI构建块？

.NET AI构建块是一组库和工具，旨在简化.NET应用程序中人工智能的集成。它通过提供抽象层，使开发者能够轻松地与各种AI服务交互，而无需深入了解底层实现的复杂性。这些构建块旨在消除开发者在选择和集成AI解决方案时面临的障碍，使他们能够专注于构建具有智能功能的应用程序。

关键组件包括：

• UI组件：用于构建用户界面的组件，例如聊天机器人界面或数据可视化工具。
• AI SDK：用于访问特定AI服务的软件开发工具包，例如Azure OpenAI。
• 库：提供常用AI功能的库，例如语义内核和自动生成。
• 向量存储SDK：用于存储和检索向量嵌入的SDK，这对于语义搜索和相似性分析至关重要。
• 开发者工具：用于简化AI开发过程的工具，例如提示工程工具。

Microsoft.Extensions.AI：核心库

Microsoft.Extensions.AI是.NET AI构建块的核心库。它提供了一层C#抽象，允许开发者以一致的方式与各种AI服务交互。这种抽象减少了对特定AI服务SDK的依赖，使开发者能够轻松切换和组合不同的AI技术。

该库的主要功能包括：

• 统一的AI服务接口：提供了一组统一的接口，用于与不同的AI服务交互，例如语言模型、嵌入和向量存储。
• 可扩展性：允许开发者轻松添加对新AI服务的支持。
• 依赖注入支持：与.NET的依赖注入框架集成，简化了配置和管理。
• 中间件支持：支持在.NET应用程序中添加AI驱动的中间件，例如用于内容过滤或个性化的中间件。

AI抽象的优势

使用AI抽象而不是直接编码针对特定SDK有很多优势：

• 降低复杂性：抽象层隐藏了底层实现的复杂性，使开发者能够专注于高级任务。
• 提高可移植性：使用抽象可以更容易地在不同的AI服务之间切换，而无需修改大量代码。
• 简化测试：抽象层使测试AI驱动的应用程序更容易，因为可以使用模拟或存根来代替实际的AI服务。
• 增强可维护性：通过减少对特定SDK的依赖，可以提高代码的可维护性。

Azure OpenAI集成

Azure OpenAI是一个强大的云平台，提供各种AI模型，包括GPT-3、Codex和DALL-E。通过.NET AI构建块，开发者可以轻松地将Azure OpenAI模型集成到他们的.NET应用程序中。

集成Azure OpenAI的步骤如下：

1. 创建Azure OpenAI资源：在Azure门户中创建一个Azure OpenAI资源。
2. 部署模型：将所需的AI模型部署到Azure OpenAI资源中。
3. 配置.NET应用程序：配置.NET应用程序以连接到Azure OpenAI资源。
4. 使用AI服务：使用.NET AI构建块提供的接口与部署的模型交互。

使用Visual Studio进行传统AI应用程序开发

尽管.NET AI构建块提供了许多优势，但在某些情况下，直接使用AI SDK可能更合适。例如，如果你需要访问特定SDK的特定功能，或者如果你的应用程序对性能有严格的要求，则直接使用SDK可能是一个更好的选择。

以下是使用Visual Studio构建传统AI应用程序的步骤：

1. 创建.NET项目：创建一个新的.NET控制台应用程序或Web应用程序。
2. 安装AI SDK：使用NuGet包管理器安装所需的AI服务SDK。
3. 编写代码：编写代码以连接到AI服务并使用其功能。
4. 测试应用程序：测试应用程序以确保其正常工作。

本地AI模型：Ollama

Ollama是一个开源项目，允许你在本地计算机上运行大型语言模型。这对于开发和测试AI驱动的应用程序非常有用，而无需依赖云服务。

使用Ollama的步骤如下：

1. 安装Ollama：从Ollama网站下载并安装Ollama。
2. 下载模型：使用Ollama命令行工具下载所需的语言模型。
3. 运行模型：使用Ollama命令行工具运行下载的模型。
4. 连接到模型：配置.NET应用程序以连接到本地运行的Ollama模型。
5. 使用AI服务：使用.NET AI构建块提供的接口与Ollama模型交互。

代码示例：将本地Ollama模型集成到.NET应用程序

配置与Ollama的连接

首先，你需要安装适当的NuGet包以支持与Ollama模型的交互。确保已将Microsoft.Extensions.AI和Microsoft.Extensions.AI.Ollama库添加到你的项目中。这些库将提供必要的抽象和Ollama特定实现。

// 首先注释掉Azure OpenAI Client的代码段
// IChatClient chatClient = new AzureOpenAIClient(
//     new Uri(endpoint),
//     new DefaultAzureCredential()
// ).AsChatClient("testing");

// 使用Ollama Client替换Azure OpenAI Client
IChatClient chatClient = new OllamaChatClient(
    new Uri("http://localhost:11434"), // 确保Ollama正在运行
    "phi3:mini" // 替换成你Ollama中的模型名称
).AsChatClient();

var response = await chatClient.CompleteChatAsync("What is a code wolf?");
Console.WriteLine(response.Message);

代码解释：

• 注释Azure OpenAI客户端：此步骤通过注释掉Azure OpenAI客户端代码来禁用它，确保在运行Ollama时不会发生冲突。
• OllamaChatClient的实例化：我们创建了一个OllamaChatClient的新实例。第一个参数指定Ollama服务器的URI，通常是http://localhost:11434，假设Ollama在本地运行。第二个参数是Ollama中要使用的模型名称，在本例中是phi3:mini。请确保Ollama已经运行并下载了指定的模型。
• AsChatClient()方法：调用AsChatClient()扩展方法将OllamaChatClient转换为通用的IChatClient接口。这个方法来自Microsoft.Extensions.AI库，它提供了抽象层，使得应用程序可以不依赖于特定的AI服务提供商，如Azure OpenAI。
• 调用AI模型：最后，使用IChatClient接口调用CompleteChatAsync()方法，向AI模型发送查询。由于IChatClient提供了一个抽象的API，所以无论底层使用的是Azure OpenAI还是Ollama，调用方式都是一样的。

为什么使用Ollama？

选择本地Ollama模型可以让你在没有互联网连接的情况下进行AI开发和测试。此外，它还可以在本地保持数据的隐私，并减少对外部服务的依赖。

.NET AI构建块的优点与缺点

优点

• 简化了AI集成过程。
• 提高了代码的可移植性和可维护性。
• 降低了对特定AI服务SDK的依赖。
• 促进了不同AI技术的组合和切换。

缺点

• 抽象层可能会隐藏底层实现的某些高级功能。
• 使用抽象层可能会导致性能略有下降。
• 需要学习和适应新的抽象概念。

常见问题解答

.NET AI构建块的主要优势是什么？

它们简化了AI集成，提高了可移植性，降低了复杂性，并增强了代码的可维护性。

我可以使用.NET AI构建块与哪些AI服务交互？

你可以与各种AI服务交互，包括Azure OpenAI、Ollama和其他支持Microsoft.Extensions.AI库的服务。

如何开始使用.NET AI构建块？

首先，安装所需的NuGet包，然后使用提供的接口与AI服务交互。可以参考官方文档和示例代码。

Ollama是什么，我为什么要使用它？

Ollama是一个允许你在本地计算机上运行大型语言模型的开源项目。这对于在没有互联网连接的情况下进行AI开发和测试非常有用。

相关问题

如何将AI集成到现有的.NET应用程序中？

将AI集成到现有.NET应用程序中，你可以按照以下步骤操作：

1. 确定AI需求：首先，明确你的应用程序需要哪些AI功能。例如，你可能需要自然语言处理、图像识别或预测分析。
2. 选择AI服务：根据你的需求，选择合适的AI服务。Azure OpenAI、Google AI Platform和Amazon AI是流行的云AI服务提供商，Ollama则提供本地AI模型。
3. 安装必要的SDK和库：使用NuGet包管理器安装所选AI服务所需的SDK和.NET库，并确保安装.NET AI扩展组件。
4. 编写集成代码：使用AI服务的API，在你的.NET应用程序中编写代码来实现所需的功能。可以使用AI构建块统一接口或者直接使用AI SDK。
5. 测试和优化：在集成AI功能后，进行充分的测试以确保其按预期工作，并进行优化以提高性能和准确性。

高级技巧：

• 使用依赖注入容器来管理AI服务的生命周期。
• 使用配置管理来存储AI服务的API密钥和其他敏感信息。
• 使用日志记录框架来记录AI服务的活动，以便于调试和故障排除。
• 使用性能监视工具来跟踪AI服务的性能，并识别潜在的瓶颈。
• 实现自动化测试以确保AI功能在代码更改后仍然正常工作。

通过遵循这些步骤，开发者可以将AI功能无缝集成到现有的.NET应用程序中，从而提高应用程序的智能性、效率和用户体验。