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Semantic Kernel

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ARTICLEDEV.to AI·vor 6T

From Prompt to Production: Practical Lessons from Generative AI in .NET

Der Artikel hebt hervor, dass die größte Herausforderung bei der Entwicklung von generativen KI-Funktionen in .NET-Anwendungen mit Semantic Kernel darin besteht, den an das LLM gesendeten Kontext zu steuern, anstatt es nur aufzurufen. Wichtige Lektionen betonen die Erstellung dedizierter Kontext-Builder, um nur relevante Daten zu senden, und die Priorisierung der Token-Optimierung gegenüber der Diskussion über Modellversionen für bessere Kosten und geringere Latenz.

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ARTICLEDEV.to AI·vor 20T

.NET AI Architect Laboratory: Making AI Work and Execute Tools (Phase 2)

Phase 2 des .NET AI Architect Laboratory-Projekts ermöglichte einen autonomen KI-Agenten, der mit Microsoft Semantic Kernel lokale Projektdateien auf Sicherheitslücken und Leistungsengpässe analysieren kann. Das System implementierte auch dynamisches Provider-Routing, um während des Betriebs zwischen Gemini 2.5 Flash und Groq (Llama 3.3 / Llama 3.1) zu wechseln.

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