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融合人工智能的咖啡店应用 - 智能应用开发
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原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了如何在.NET应用中利用生成性人工智能（GenAI）实现语义搜索和文本摘要。作者计划结合Ollama、Azure OpenAI服务和pgvector技术，使用LLM模型生成关键词摘要，并提供了相关代码示例和技术细节，展示了构建咖啡店应用程序的过程。
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关键要点
- 本文探讨了在.NET应用中利用生成性人工智能实现语义搜索和文本摘要。
- 作者计划结合Ollama、Azure OpenAI服务和pgvector技术，使用LLM模型生成关键词摘要。
- 构建的应用程序是一个咖啡店应用，提供了相关代码示例和技术细节。
- 语义搜索允许使用同义词和不同语言进行搜索，使用pgvector和余弦距离进行实现。
- 使用ChatGPT功能生成关键词摘要，提供示例提示以生成描述。
- 使用的LLM模型包括Ollama和Azure OpenAI服务的不同嵌入和聊天模型。
- 使用Microsoft.Extensions.AI构建块和多个NuGet包来实现功能。
- 通过.NET Aspire简化Ollama和模型的设置。
- 实现了IEmbeddingGenerator接口以生成嵌入向量。
- 实现了聊天完成服务以生成摘要文本，支持数据填充。
- 提供了多个参考链接以获取更多信息和资源。
❓
延伸问答
如何在.NET应用中实现语义搜索？
可以通过结合pgvector和余弦距离来实现语义搜索，支持同义词和不同语言的搜索。
生成性人工智能在咖啡店应用中有什么具体用途？
生成性人工智能用于生成关键词摘要和实现聊天完成，帮助用户快速获取信息。
使用哪些技术来构建咖啡店应用程序？
构建咖啡店应用程序使用了Ollama、Azure OpenAI服务和pgvector等技术。
如何使用ChatGPT生成文本摘要？
可以通过给定关键词并使用简单提示来生成文本摘要，例如请求生成特定关键词的描述。
在.NET Aspire中如何简化Ollama的设置？
通过使用.NET Aspire的组件，可以简化Ollama及其模型的设置过程。
实现IEmbeddingGenerator接口的目的是什么？
实现IEmbeddingGenerator接口用于生成嵌入向量，以支持语义搜索和数据处理。
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