03 2025 档案
摘要：Ollama中deepseek排名的第一，下载次数是17M，第二名的llama 3.3是1.3M，可见火热度。 Ollama的具体地址见：https://ollama.com/search 我们用SK结合Ollama来测一下本地模型，首先安装Ollama，然后拉取deepseek-r1:1.5b到本
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摘要：SemanticKernel已经支持deepseek-r1了，官方的Blog地址是https://devblogs.microsoft.com/semantic-kernel/using-deepseek-models-in-semantic-kernel，同时给出了接入的Demo，遗憾的是deep
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摘要：在 .NET 的异步编程中，System.Threading.Channels 提供了一种强大的方式来处理生产者-消费者模式，尤其是当我们要在不同的任务或服务之间传递数据时。这篇文章我们就来聊聊 UnboundedChannelOptions 和 BoundedChannelOptions 这两个类
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摘要：今天在.NET项目中，使用基于策略角色的鉴权时，遇到一个401的问题，场景如下： Program.cs代码如下： using Microsoft.AspNetCore.Authentication.JwtBearer; using Microsoft.AspNetCore.Mvc; using Mi
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摘要：选项模式在 ASP.NET Core 中使用类来提供对相关配置设置的强类型访问。通过将配置设置隔离到单独的类，应用程序遵循封装和关注点分离的原则。封装确保依赖于配置的类仅依赖于其使用的设置；关注点分离则确保应用的不同部分的设置互不依赖或耦合。此外，选项模式还提供了验证配置数据的机制。 三种IOpti
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摘要：SK的插件，能让AI功能如虎添翼。Plugin能让AI与本地功能和数据互动，使AI与应用的结合，并起到了很好的粘合剂作用。 怎么能让Plugin本身和功能分离呢？调用API是一个很好的办法，比如下面是一个查询订单的功能，是一个mini API项目。 using System.Text.Json.Se
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摘要：微软在去年12月12日首次展示了Phi-4模型，该模型拥有140亿参数，但表现极为强大。在多项测试中表现优异： GPQA（研究生水平问答）和MATH数学基准测试中，Phi-4的表现超过了OpenAI的GPT-4o，并超越同类顶级开源模型Qwen 2.5 - 14B和Llama 3.3 - 70B。
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摘要：随着生成式AI技术的蓬勃发展，AI已经成为现代软件不可或缺的一部分。如何更好地将AI融入产品，成为每个行业、每个开发者必须面对的问题。以下，我们将13个关键点浓缩为8个核心趋势，用通俗易懂的语言为大家解读每个趋势，并用真实案例来说明。 AI与行业的“深度结合”是未来主旋律 AI不再是万能药，它只有深
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摘要：Process（流程）是为实现特定业务目标而设计的步骤集合，通过提供服务或产品，为客户创造价值。每个流程由一系列有序的活动组成，这些活动共同完成一个整体目标，旨在提升效率、优化决策，并促进跨团队协作。 在Microsoft Semantic Kernel框架中，Process Framework是一
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摘要：在之前的SemanticKernel中，有一篇关于Agent的文章，不过现在看来其中使用的包过时，所以这篇来更新一下。原文章如下： Semantic Kernel:Agent代理 桂素伟，公众号：桂迹Semantic Kernel:Agent代理 原来项目引有的Nuget包如下，版本停留在
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摘要：UnitsNet 是一个功能强大的 .NET 库，专为简化物理单位的处理而设计。它提供了丰富的单位类型及其转换功能，使开发人员能够在代码中方便地进行物理单位间的转换、计算和显示。UnitsNet 支持多种领域的物理单位，例如长度、质量、体积、温度、速度、面积等，极大地提高了开发效率和代码的可读性。无
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摘要：下面是几个在.NET9中WinForm的新功能！ 主题 Windows Forms 已初步支持暗模式，目标是在 .NET 10 中实现完整支持。应用程序的颜色模式可以设置为以下几种值： SystemColorMode.Classic—（默认）浅色模式，与之前版本的 Windows Forms 相同。
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摘要：SemanticKernel系列 Semantic Kernel（SK）是微软开发的开源框架，旨在帮助开发者将大型语言模型（LLM）集成到应用程序中。它提供了丰富的工具和功能，支持多种编程语言，简化了LLM的调用和管理过程。通过SK，开发者可以更高效地构建智能应用，实现自然语言处理、对话生成等功能。
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摘要：Results.Problem 是 ASP.NET Core 提供的一种标准化错误响应生成方法，用于创建符合 RFC 7807 标准的错误响应（Problem Details）。它可用于 Web API 中返回结构化的错误信息，包含 type、title、status 和 detail 等字段，帮助
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摘要：最近有个需求，就是把我用中文录制的视频转成日语。基本思路是： 中文视频->采集中文字幕->优化->转成日语->转成日语语音->合成到视频中。 当前很多软件具有这个功能，一是收费，二是正好实现一下，把代码保留在自己手中，方便集成。 下面是直接看代码吧！ smartfill.srt 1 00:00:02
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摘要：在开始，先说说这个小工具的来由。我计划在11月16号在东京举办一次《AI应用开发之旅》的社区活动（https://www.just-agi.com/event.html），活动华人为主，所以用中文，朋友说要带日本人过来，问有没有日语字幕，看了一下我的Teams，只有实时字幕，并没有翻译，于是就开始自
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摘要：虽然本节与SK无关，但都是基于AI，所以暂且放在这个系统中 Azure AI 视觉的多模式嵌入 API 可以将图像和文本转换为向量，也就是一种数字化的表示方式。这种技术可以让我们实现基于向量的图片搜索功能。通过结合这个 API 和 pgvector（PostgreSQL 中的向量库），我们可以让图片
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摘要：插件是Semantic Kernel的核心组件。通过插件，你可以将现有的API封装成一个集合，供AI调用，从而赋予AI原本无法执行的操作能力。 在背后，Semantic Kernel利用了最新大型语言模型（LLM）中的原生功能——Function Calling，来帮助LLM进行规划并调用API。通
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摘要：在上一篇的Function中，我们用混合方式来分别调用语义Function和本地Function，但调用顺序是开发者组织的。 其实SK是可以自组织的，下面定义了一个本地Function——GetChineseDay，用ImportPluginFromFunctions的方式添加到SK的插件库里。当在
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摘要：Semantic Kernel中的Functions被设计为可被动态调用的“插件”，用于处理某些特定的操作。例如，一个Function可以是用于获取天气信息的API请求，或者是用于计算复杂数学表达式的函数。 在SK中，Functions通常分为以下两种类型：本地函数和语义函数。 Native Fun
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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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