KI-Chatbots in .NET: Neues .NET AI Template soll Einstiegshürden verringern

Microsoft hat das .NET AI Template als Preview veröffentlicht. Dabei handelt es sich um eine Vorlage zum Erstellen von Chatbots auf Basis künstlicher Intelligenz. Sie ist für mehrere Microsoft-Produkte verfügbar: die Entwicklungsumgebung Visual Studio, den freien Sourcecode-Editor Visual Studio Code und das .NET Command-Line Interface (CLI). Für den Einsatz in Visual Studio Code ist die Erweiterung C# Dev Kit erforderlich.

Das bietet das neue Template

Mit dem .NET AI Template sollen Entwicklerinnen und Entwickler einen vereinfachten Einstieg erhalten, um zügig eine KI-getriebene Chat-Anwendung erstellen zu können. Der Chat ist auf Basis benutzerdefinierter Daten möglich, die aus PDF-Dateien gespeist werden. Im initialen Release liegt der Fokus auf einer Blazor-basierten Webanwendung, unter Verwendung der Microsoft.Extensions.AI- und Microsoft.Extensions.VectorData-Abstraktionen. Beide Libaries befinden sich derzeit im Preview-Status. Das Template greift zudem auf das RAG-Pattern (Retrieval Augmented Generation) zurück, das häufig für Chat-Anwendungen zum Einsatz kommt.

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Eigene Chatbots mit Retrieval Augmented Generation erstellen

Die neue Vorlage unterstützt sowohl lokale als auch Azure-Integrationen: Sie kann mit einem lokalen Vektor-Store zum Prototyping ebenso umgehen wie mit Azure AI Search. Bei Azure AI Search (ehemals Azure Cognitive Search) handelt es sich um ein Information-Retrieval-System, das sich in traditionellen und in GenAI-Szenarien verwenden lässt.

Der vom .NET AI Template generierte Code enthält UI-Komponenten für Chat-Interaktionen, Citation Tracking und nachfolgende Vorschläge. Diese Komponenten sind individuell anpassbar. Zudem bietet das Template Code für Datenverarbeitung, -Caching und -Ingestion.

Eigene PDF-Dateien als Datenbasis

Von Haus aus bringt die Vorlage zwei Beispiel-PDF-Dateien und ein Beispiel für Data-Ingestion-Code mit, um die PDFs zu verarbeiten. Dieser Code ist flexibel, sodass sich die PDFs austauschen lassen. Hierzu ist es nötig, das aktuelle Projekt anzuhalten, die Beispiel-PDFs aus dem /wwwroot/Data-Ordner zu entfernen und die eigenen PDFs dort einzufügen. Dann ist die Anwendung erneut zu starten.

Beim Start der Anwendung gleicht der Data-Ingestion-Code, der sich in /Services/Ingestion/DataIngestor.cs befindet, die Inhalte des Datenordners ab, entfernt die alten Dateien aus dem konfigurierten Vektor-Store und fügt die neuen hinzu.

Es stehen mehrere KI-Modell-Anbieter zur Auswahl, hier ein Screenshot des Entwicklungsteams aus Visual Studio:

Dabei ist zu beachten, dass je nach Dateianzahl und -größe die Quoten- und Raten-Limits des konfigurierten KI-Anbieters erreicht werden können. Dann entstehen Fehlermeldungen oder deutliche Verzögerungen beim Start der Anwendungen.

Weitere Informationen zur Nutzung des neuen KI-Templates finden Interessierte auf dem .NET-Blog. Zusätzliche Hilfestellungen zum Erstellen von KI-Anwendungen in .NET bietet die Microsoft-Learn-Seite.

(mai)