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.net 相关知识
摘要：在前面的《Semantic Kernel:用Embedding做客服（RAG）》中，我们是用Redis作为向量库的，这次，换成pg，看看怎么实现。 首先要引入Nuget包： Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Postgres PostgreSQL本身安装后本身是
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摘要：Metrics为程序健康运行提供了保驾护航，但过多的指标又会为问题调查，大屏展示，以及基础日志存储带来更多的负担，特别对一些几乎没有意义的指示，比如健康检查的请求指标。 .NET 9 引入了一个新功能，允许在某些端点和请求上选择不采集HTTP 指标记录。 你可以通过以下方法排除某些端点的指标记录：
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摘要：在生成式AI中，代理通常指的是能够自主生成或操作数据的系统或模型。这些代理可以在多种场景中发挥作用，包括文本生成、图像和视频制作、音乐创作，以及数据分析和模拟。以下是一些代理在生成式AI中的具体作用和好处： 增强创造性： 代理可以生成新颖的创意，如艺术作品、音乐或文学文本，帮助艺术家和创作者超越传统
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摘要：SK也对应了文生图的功能，本文中分别使用的是GPT的DALL·E 2和DALL·E 3来生成图版，虽然不如专业的文生图那么专业，但提示词到位，在一些场景中还是可用的。 项目引用的是当前最新的SK包，1.18.0-rc： <Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk"> <Prope
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摘要：多模态是每个LLM具有的能力，图片又是最常见的信息载体，GPT对图片的识别也很早就有了，随着GPT版本的迭代，效果越来越好。SK也是在很多就适配了图识文，只不过最近版本才支持本地图片的上传。（有点晚） 图片场景识别： using Microsoft.SemanticKernel.ChatComple
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摘要：RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合信息检索和生成模型的自然语言处理方法。它通过检索相关文档片段作为生成模型的上下文，提高生成文本的准确性和相关性。RAG广泛应用于问答系统、对话系统和文本摘要等领域，兼具高效性和灵活性。公司的客户机器人都特别适合。 下面的
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摘要：GraphRAG 是一种结构化的、层次化的检索增强生成（RAG）方法，区别于简单的文本片段语义搜索。GraphRAG 过程包括从原始文本中提取知识图谱，构建社区层级，为这些社区生成摘要，然后在执行 RAG 任务时利用这些结构。 详见：https://microsoft.github.io/graph
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摘要：SmartFill使用说明 SmartFill是一款智能输入工具，用户可以输入文字；上传图片、Word、Excel、PDF、文本文件；语音输入。SmartFill会把用户输入的信息进行提取、转换、汇总，然后输入到页面内对应项目中，从而为用户节省时间，提升效率。 SmartFill目前以Chrome插
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摘要：生成式AI之所以火爆，是通过ChatGPT引起的，因为这种智能对话（chat)式交互，颠覆人们对人机对话的认识和理解，它可以真人一样把上下文串起来，进行整体的理解和回复。 当然，SK会在早期的版中就进行了适配，SK让聊天上下文留存是通过ChatHistory实现的，并且这些内存会区分角色，当前1.1
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摘要：在SK中内置了一些服务，这些服务可以让我们的应用，简单的实例化调用，便拥有AI能力。 以OpenAI为例，SK中内置的OpenAI服务有： 内容生成服务：OpenAITextGenerationService 聊天服务：OpenAIChatCompletionService 文本转图片服务：Open
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摘要：最近有个需求，要求把日志加密，因为系统一直用的是NLog，所以也只能在这个基础上加密了。本文的用法NLog很早就有了，记录下来，以作后用。 NLog加密相对好处理，只需要定义一个TargetWithLayout的子类，重写它的Write方法即可，至于加密算法，可以自己行决定，这样就可以把灵活放成最大
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摘要：目前SK已支持OpenAI，Azure OpenAI，Gemini，HuggingFace，MistralAI等LLM，相信之后会越来越丰富。 首先要引入所对应的LLM包，具体项目文件如下： <Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk"> <PropertyGroup> <Out
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摘要：asp.net core 9中，引入了HyBridCache，本质上他并不是全新的一种缓存，而以与原来的缓存复合使用。 <Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk.Web"> <PropertyGroup> <TargetFramework>net9.0</TargetFrame
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摘要：随着Semantic Kernel功能的使用，和版本功能的稳定，是时候梳理一下SK的功能了。本系列文章会以C#作为主要的案例分享语言，尽量做到“概念解释简明易懂，示例代码清晰简洁”。 为了简单说明，之后Semantic Kernel都简写为SK。 SK是一个软件开发工具包（SDK），它将大型语言模型
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摘要：前一篇简单说了一下怎么在项目中引入新的OpenAPI，本篇再进一步，看看怎么引入UI界面。 主要做法是通过添加/scalar/openapidemo这个静态页面实现，在页面中，引入了scalar的js，关于scalar，请详看https://scalar.com。其他信息与上一篇介绍的差不多。代码如
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摘要：在.NET9的第4个预览版里，微软带来了OpenAPI，需要引用Microsoft.AspNetCore.OpenApi，如果想生成本地的API描述文件，需要引用Microsoft.Extensions.ApiDescription.Server。 下面是项目文件： <Project Sdk="Mi
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摘要：首先说一下我的观察和体会啊，这只是我个人的观察：生成式AI没有之前那么粗暴性的火爆了？而是变得更细化，更精准的推陈出新或版本迭代了？与此同时，常用的一些工具中，AI的影子多了起来。是的，AI并不是以排山倒海一样来的，而是以润物细无声和方式融入我们的应用或工作中的。 其实新旧技术从来不是以切换的方式进
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摘要：最近，开发了一个基于生成式AI的小工具，这款小工具的作用是：无侵入性地提升用户输入效率。主要使用场景是重复性输入的表单，原始信息内容与将要输入的表单内容对不齐，这时，SmartFill就会分析这些内容，然后自动填写到页面表单上。源内容可以是文本，语音，图片等多媒体信息。 我给他起了个名字叫Smart
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摘要：之前的篇章都是用SemanticKernel来连接OpenAI的API，当然是需要费用，另外还有使用限制，本篇来说明在SK中使用开源模型LLama3。 首先引入Nuget包，这里使用的是LLamaSharp这个三方包，因为没有显卡，只能跑在CPU上，所以也需要引入对应的Cpu包，最后引入SK的LLa
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摘要：监控，为服务保驾护航，也为业务量化提供有力支持，当然在SemanticKernel中的监控也不例外，同时还能为真金白银的Token提供量化监控。 下面是项目中使用的Nuget包： <ItemGroup> <PackageReference Include="Microsoft.SemanticKer
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