【.NET AI Books】问题分类和技能使用大全
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原文中文，约10100字，阅读约需25分钟。
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内容提要
本文介绍了如何通过问题分类让生成式AI更好地工作，使用机器学习和Azure OpenAI Service可以快速对文本进行分类。同时，介绍了如何使用Semantic Kernel来管理各种技能，包括读写、翻译、总结、管理等。通过SK的重要概念，如技能、函数/方法、有序计划等，可以更好地组织不同的技能，从而让生成式AI完成企业级任务。
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关键要点
- 通过问题分类让生成式AI更好地工作，基于问题给出答案是关键。
- 使用机器学习和Azure OpenAI Service可以快速对文本进行分类。
- 传统机器学习文本分类的优势在于模型可以离线使用，但技术要求较高。
- Azure OpenAI Service提供了更简单的文本分类方法，适合不熟悉机器学习的开发者。
- Semantic Kernel用于管理各种技能，包括读写、翻译、总结等。
- 生成式AI的能力包括常规能力、时效性能力和专业性能力。
- 通过Semantic Kernel可以更好地组织不同的技能，完成企业级任务。
- Prompt的设计对于生成式AI的表现至关重要，好的Prompt能提高回答的准确性。
- SequentialPlanner可以根据目标动态设定任务执行顺序，帮助完成复杂任务。
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