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【译】使用 .NET 可组合 AI 技术栈构建 AI 驱动的会议应用

💡 原文中文，约13000字，阅读约需31分钟。

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内容提要

本文介绍了如何在 .NET 应用中构建 AI 功能，特别是通过 ConferencePulse 会议助手实现实时投票、问答和自动生成会议总结。该应用利用 Microsoft 的多个构建模块，提供稳定的抽象层，支持多种 AI 功能，帮助开发者轻松集成不同的 AI 组件，提升会议互动体验。

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在 .NET 应用中构建 AI 功能需要整合不同生态系统的组件。
ConferencePulse 是一个交互式会议助手，支持实时投票、问答和自动生成会议总结。
应用使用 Microsoft 的构建模块，如 Microsoft.Extensions.AI 和 Microsoft.Extensions.DataIngestion。
实时投票功能由 AI 根据会议内容生成投票题目，并实时展示结果。
观众问答功能通过 RAG 管道回答问题，知识来源包括会议知识库和 Microsoft Learn 文档。
系统自动生成洞察，分析投票结果和观众问题。
会议总结在演讲者结束会议时触发，多个 AI 智能体并发分析数据并合并结果。
应用基于 .NET 10 和 Blazor Server，支持从 GitHub 仓库导入内容。
Microsoft.Extensions.AI 提供统一的抽象接口，支持多种 AI 提供商。
数据摄入管道和向量数据提供知识层，支持文档处理和语义检索。
MCP 允许 AI 应用发现并使用外部工具和上下文，支持多种数据源的查询。
Microsoft Agent Framework 用于并发运行多个智能体，处理复杂的会议总结任务。

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ConferencePulse 应用展示了如何通过可组合的构建模块实现灵活的 AI 功能。开发者可以根据需求替换不同的组件，如数据摄入管道和向量存储，而无需重写整个应用。这种灵活性使得应用能够快速适应变化的技术环境和需求。

在会议中，实时投票和观众问答功能的实现依赖于快速的数据处理能力。AI 能够即时生成投票题目和回答观众问题，这不仅提升了会议的互动性，也为演讲者提供了及时的反馈和洞察，帮助他们更好地调整演讲内容。

使用 Microsoft Agent Framework，ConferencePulse 能够并发运行多个智能体，分别分析投票结果、观众问题和生成的洞察。这种多智能体的协作方式提高了会议总结的效率和准确性，使得最终的总结更加全面和深入。

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在 .NET 应用中集成 AI 功能需要整合来自不同生态系统的组件，如模型、向量数据库和数据摄入管道。

ConferencePulse 会议助手支持实时投票、观众问答和自动生成会议总结等功能。

实时投票功能由 AI 根据会议内容生成投票题目，并实时展示投票结果。

观众问答功能通过 RAG 管道回答问题，知识来源包括会议知识库和 Microsoft Learn 文档。

会议总结在演讲者结束会议时触发，多个 AI 智能体并发分析数据并合并结果。

Microsoft.Extensions.AI 提供统一的抽象接口，支持多种 AI 提供商，简化了 AI 调用的过程。

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