Retrieval Augmented Generation mit .NET

Generative KI, das heißt die Verwendung von KI zur Erstellung von Texten, Bildern, Audiodateien oder anderen Dingen, hat im letzten Jahr die Welt im Sturm erobert. Entwickler für alle möglichen Anwendungen erforschen nun, wie diese Systeme zum Vorteil ihrer Nutzer eingesetzt werden können. Doch während sich die Technologie in rasantem Tempo weiterentwickelt, täglich neue Modelle auf den Markt kommen und ständig neue SDKs entwickelt werden, kann es für Entwickler eine Herausforderung sein, herauszufinden, wie sie am besten vorgehen sollen. Es gibt eine Vielzahl von ausgefeilten End-to-End-Beispielanwendungen, die .NET-Entwickler als Beispiel verwenden können.

Stephen Toub, Microsoft Partner Software Engineer .NET, sagt von sich, dass er persönlich besser zurechtkommt, wenn er etwas schrittweise aufbauen kann, indem er zuerst die minimalen Konzepte lernt und später darauf aufbaut.

Zu diesem Zweck konzentriert sich sein Beitrag auf den Aufbau einer einfachen konsolenbasierten .NET-Chat-Anwendung von Grund auf, mit minimalen Abhängigkeiten und minimalem Aufwand.

Das Ziel ist es, Fragen zu stellen und Antworten zu erhalten, die nicht nur auf den Daten basieren, auf denen das Modell trainiert wurde, sondern auch auf zusätzlichen, dynamisch gelieferten Daten. Dabei ist jedes gezeigte Codebeispiel eine vollständige Anwendung, die man einfach per Copy-and-Paste in eine Program.cs-Datei kopieren, ausführen, ausprobieren und dann per Copy-and-Paste in eine echte Anwendung einfügen kann.