.NET 数据摄取与向量化架构：构建企业级检索增强生成（RAG）管道 - 张善友

关键要点

• 生成式人工智能技术的发展推动企业级应用开发转型。
• 微软推出的 Microsoft.Extensions.DataIngestion 和 Microsoft.Extensions.VectorData 库标志着从实验性 AI 开发向标准化数据管道的转变。
• 统一文档表示解决非结构化数据处理的异构性问题。
• 数据摄取成为 AI 应用中的关键管道工程。
• 微软的库提供模块化和解耦的设计哲学，提升了开发效率。
• IngestionDocument 对象模型实现了异构数据的统一表示。
• 选择 Markdown 作为中间格式，增强了模型对数据结构的理解能力。
• IngestionPipeline 类负责数据处理流程的管理，支持流式处理和错误恢复。
• 分块策略直接影响 RAG 系统的检索准确率和生成精确度。
• AI 增强概念通过 LLM 驱动的处理器提升数据检索能力。
• Microsoft.Extensions.VectorData 提供统一的向量存储抽象，解决市场碎片化问题。
• 新库为现有 Semantic Kernel 用户提供了迁移指南，支持更灵活的设计。
• 发布的 .NET AI Chat 模板展示了如何构建端到端的 RAG 应用。
• 微软的库代表了.NET 在 AI 时代的自我革新，提升了开发者的核心竞争力。