بناء تطبيقات .NET أحادية الوكيل باستخدام Semantic Kernel

لم يعد دمج الذكاء الاصطناعي ترفًا لمطوري البرامج؛ بل هو مطلب أساسي للبرامج الحديثة. يرشدك هذا المساق المكتوب خلال عملية بناء تطبيقات ذكية مدفوعة بالوكلاء باستخدام إطار عمل Semantic Kernel لـ .NET. ستنتقل من كتابة التعليمات البرمجية الإجرائية القياسية إلى تصميم أنظمة مستقلة أحادية الوكيل يمكنها التفكير، واستدعاء واجهات برمجة التطبيقات الخارجية، والوصول إلى البيانات الخاصة. من خلال فهم كيفية تنسيق نماذج الذكاء الاصطناعي وإدارة سجلات الدردشة، ستكون مستعدًا لتنفيذ ميزات ذكاء اصطناعي آمنة وقابلة للتطوير في تطبيقات مؤسستك. ما ستتعلمه: - فهم البنية الأساسية لـ Semantic Kernel وكيفية تهيئته داخل تطبيقات .NET. - الاتصال بموفري نماذج مختلفين، بما في ذلك نقاط نهاية OpenAI المستندة إلى السحابة والنماذج المحلية باستخدام Ollama و ONNX. - بناء إضافات أصلية مخصصة وإضافات OpenAPI لتوسيع قدرات وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع استدعاءات أدوات العالم الحقيقي. - تنفيذ الاسترجاع المعزز للتوليد (RAG) لتأصيل استجابات وكيلك في مصادر بيانات خاصة. - دمج خوادم بروتوكول سياق النموذج (MCP) الحديثة لتمكين تفاعلات البيانات والأدوات الموحدة. - تطبيق أنماط تصميم .NET الحديثة، مثل حقن التبعية والتيارات غير المتزامنة، للحفاظ على تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي الخاصة بك نظيفة وفعالة. يبدأ المساق بالمفاهيم الأساسية لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وإعداد Semantic Kernel، قبل الانتقال خطوة بخطوة عبر هندسة المطالبات، وتطوير الإضافات المخصصة، وتكامل البيانات المتقدم. ستدرس تطبيقات التعليمات البرمجية العملية وأنماط البنية المصممة لسيناريوهات العالم الحقيقي. تم تصميم هذا المساق لمطوري .NET الذين هم جدد في هندسة الذكاء الاصطناعي ويرغبون في بناء تطبيقات ذكية. يوصى بفهم أساسي لـ C# وتطوير .NET، ولكن لا يلزم وجود خبرة سابقة في التعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي. ابدأ القراءة اليوم لبناء أول وكيل .NET ذكي لك.