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Introducción al ecosistema de .NET + IA

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.NET se puede usar con muchas bibliotecas y herramientas diferentes que admiten el desarrollo de aplicaciones de IA generativas. En este artículo se incluye un resumen de los servicios y herramientas que puede usar en las aplicaciones, con vínculos para obtener más información sobre cada uno de ellos.

Nota:

Se recomienda usar el SDK de kernel semántico para organizar las llamadas a modelos de lenguaje grandes (LLM) y administrar interacciones con los distintos servicios mencionados aquí. El kernel semántico facilita el trabajo con diferentes servicios sin tener que conocer una API diferente para cada uno.

Importante

Estos SDK y herramientas se crean mediante una variedad de orígenes. Microsoft no mantiene todos los SDK. Al considerar un SDK, evalúe su calidad, las licencias y el soporte técnico para asegurarse de que satisfaga los requisitos. Además, asegúrese de revisar la documentación de cada SDK para obtener información detallada sobre la compatibilidad de las versiones.

Trabajar con modelos

En la actualidad, es posible usar .NET para acceder a los modelos creados por OpenAI mediante el SDK de Azure OpenAI o el kernel semántico. Estos modelos se pueden hospedar en OpenAI o en Azure mediante los servicios de Azure AI. La compatibilidad con la versión preliminar estará disponible próximamente en el kernel semántico para trabajar con otros modelos y ya se puede experimentar con SDK de código abierto creados por la comunidad de desarrolladores de .NET.

Paquete NuGet Modelos admitidos Encargado del mantenimiento o proveedor Vínculo a documentos
Microsoft.SemanticKernel Modelos de OpenAI
Modelos compatibles con Azure OpenAI		 Kernel semántico (Microsoft) Documentación del kernel semántico
SDK de Azure OpenAI Modelos compatibles con Azure OpenAI SDK de Azure para .NET (Microsoft) Documentación de los servicios de Azure OpenAI

Conecte los datos mediante almacenes de vectores

Para aumentar la relevancia y adaptar las aplicaciones de inteligencia artificial a los propios datos, es probable que tenga que trabajar con un almacén de vectores. Muchos servicios proporcionan un SDK nativo para .NET, que se puede usar directamente. También es posible usar el kernel semántico, que proporciona un modelo de componentes extensibles que permite probar diferentes almacenes vectoriales sin la necesidad de conocer cada SDK.

Paquete NuGet Almacén de vectores admitido Encargado del mantenimiento o proveedor Vínculo a documentos
Microsoft.SemanticKernel Almacenes de vectores admitidos Kernel semántico (Microsoft) Kernel semántico: qué es una base de datos vectorial
Azure.Search.Documents Azure AI Search SDK de Azure para .NET (Microsoft) Biblioteca de cliente de Búsqueda de Azure AI para .NET
Milvus.Client Base de datos de vectores de Milvus Milvus Instalación del SDK de C# de Milvus
Qdrant.Client Base de datos de vectores de Qdrant Qdrant SDK de .NET de Qdrant

Otras opciones

En este artículo, se resumen las herramientas y los SDK del ecosistema de .NET, haciendo énfasis en los servicios que proporcionan compatibilidad oficial con .NET. En función de las necesidades y fases de desarrollo de las aplicaciones, eche un vistazo a las opciones de código abierto del ecosistema en la lista no oficial de recursos de .NET + IA. Microsoft no es el encargado del mantenimiento de muchos de estos proyectos, así que asegúrese de revisar su calidad, licencias y soporte técnico.

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