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.NET原生操作向量数据库实战系列（一）：.向量数据库的应用与AI时代下的畅想在当今数据驱动的时代，向量数据库（Vector Database）作为一种新兴的数据库技术，正逐渐成为软件开发领域的重要组成部分。特别是在 .NET 生态系统中，向量数据库的应用为开发者提供了构建智能、高效应用程序的新途径。

AI与.NET技术实操系列（九）：总结篇 ── 探讨.NET 开发 AI 生态：工具、库与未来趋势本文作为本系列的最后一篇，旨在全面探讨 .NET 生态中与 AI 相关的工具、库、框架和资源，帮助开发者了解如何在 .NET 环境中开发 AI 应用。我们将分析 Microsoft 的 AI 战略、核心工具和库（如 ML.NET、Azure AI SDK 和 Semantic Kernel）、.NET 9 的新特性，以及社区资源和未来趋势，从而在总体上为 .NET 开发者提供一个清晰的 AI 开发路线图。

AI与.NET技术实操系列（八）：使用Catalyst进行自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中最具活力和潜力的分支之一。从智能客服到机器翻译，再到语音识别，NLP技术正以其强大的功能改变着我们的生活方式和工作模式。

AI与.NET技术实操系列（五）：向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现在当今这个数据爆炸的时代，信息的快速存储与高效检索已经成为技术领域的核心挑战。随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的迅猛发展，向量存储和相似性搜索技术逐渐崭露头角，成为处理海量数据的利器。对于使用 .NET 的开发者来说，掌握这些技术不仅意味着能够开发出更智能、更高效的应用，更是在信息洪流中保持竞争力的关键。借助向量存储，我们可以将复杂的数据（如文本、图像或音频）转化为高维向量，通过相似性搜索快速找到与查询最相关的内容，从而大幅提升信息检索的精度和效率。

AI与.NET技术实操系列（四）：使用Semantic Kernel和DeepSeek构建AI应用在人工智能技术飞速发展的今天，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）已成为智能应用开发的核心驱动力。从智能客服到自动化内容生成，LLMs的应用正在深刻改变我们的工作和生活方式。

AI与.NET技术实操系列（三）：在.NET中使用大语言模型（LLMs）在技术迅猛发展的今天，大语言模型（Large Language Models, LLMs）已成为人工智能领域的核心驱动力之一。从智能对话系统到自动化内容生成，LLMs的应用正在深刻改变我们的工作与生活方式。对于.NET开发者而言，掌握LLMs不仅意味着跟上技术潮流，更是在竞争激烈的市场中保持领先的关键。微软的旗舰开发平台.NET通过与OpenAI等LLM提供商的API无缝集成，为开发者提供了强大的支持，使他们在熟悉的开发环境中即可构建智能应用程序。

AI与.NET技术实操系列（二）：开始使用ML.NET在当今技术飞速发展的时代，机器学习（Machine Learning, ML）已成为推动创新和变革的核心力量。从智能推荐系统到自动化决策工具，ML的应用无处不在，深刻影响着我们的生活和工作方式。对于.NET开发者而言，掌握ML技术不仅意味着紧跟潮流，更是在竞争激烈的市场中保持优势的关键。作为微软的旗舰开发平台，.NET通过ML.NET为开发者提供了一个强大且易于使用的机器学习框架，使他们能够在不离开熟悉的开发环境的情况下，构建、训练和部署ML模型。

AI与.NET技术实操系列 - 开篇在当今技术飞速发展的时代，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已成为推动创新和变革的核心力量。从智能助手到自动化决策系统，AI的应用无处不在，深刻影响着我们的生活和工作方式。对于软件开发者而言，掌握AI技术不仅意味着紧跟潮流，更是在竞争激烈的市场中保持优势的关键。作为微软的旗舰开发平台，.NET为开发者提供了丰富的工具和库，使他们能够轻松地将AI功能集成到应用程序中。本文将深入探讨AI在.NET中的应用，介绍其基础概念、.NET平台的支持、实际应用场景以及未来的发展趋势，旨在

示例：在ML.NET中应用Model Builder模型生成器构建图片对象检测模型主要特点 1. 跨平台：支持 Windows、Linux 和 macOS。 2. 集成：与 .NET 生态系统无缝集成，支持 C# 和 F#。 3. 多种任务：支持分类、回归、聚类、推荐系统、异常检测、自然语言处理和图像处理等任务。 4. 易于使用：提供简单易用的 API，适合初学者和专业开发人员。 5. 可扩展：支持自定义机器学习算法和模型。典型工作流程 1. 加载数据：从文件、数据库或内存中加载数据。 2. 预处理数据：对数据进行清洗、转换和特征工程。 3. 选择和训练模型：选择合适的机器学习算法并

ML.Net 学习之使用经过训练的模型进行预测什么是ML.Net：（学习文档上摘的一段：ML.NET 文档 - 教程和 API 参考 | Microsoft Learn 【学习入口】）