【Udemy中英字幕】.NET 9 with OpenAI Complete Guide with Real time Project

.NET 9 与 OpenAI 完整指南及实时项目

聊天服务、图片服务等

讲师：Tarun Kumar Saini

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您将学到什么

• 关于 Open AI 的介绍，如何在 ASP.NET 9 应用程序中集成 OpenAI。如何从官方网站生成 Open API 密钥。如何使用抽象类
• 如何在 .NET 9 中使用新的抽象类来实现 AI 服务，例如 Microsoft 扩展 AI 接口，使用基于聊天的提示从列表或内存中搜索数据
• 如何生成基于聊天的 AI 图像，它占用了太多 token，因此请谨慎使用 gpt-40-mini 模型和 ollama 模型。Open AI 中有多少种模型
• 文本转音频和音频转文本模型也已存在，但在本项目中，我们将研究 wisper 模型。还将研究 DALL-E 2 模型。如何生成仪表板

探索相关主题

• 人工智能（AI）
• Web 开发
• 发展

要求

• 您需要了解面向对象编程和 MVC 知识的基础知识以及

描述

OpenAI 和 ASP.NET Core 9 简介

OpenAI 提供的关键模型和功能

为什么要将 OpenAI 与 ASP.NET Core 9 结合使用？在 Web 应用程序中集成 AI 功能的好处

设置要求：了解 OpenAI API 的工作原理，包括获取 API 密钥和身份验证

向 OpenAI 发出文本请求

创建基于聊天的应用程序：向 API 发送提示并生成文本（简单的问答机器人、内容生成等）。

使用 IChatCompletionService：将 OpenAI 的聊天完成模型（如 GPT-4）集成到您的 ASP.NET 应用程序中。

显示 AI 生成的结果：在 MVC 视图中呈现输出。

处理高级文本生成任务

文本摘要：使用 OpenAI 总结大量文本。

文本分类：发送文本分类任务的数据。

情感分析：使用 OpenAI 分析用户提交文本的情感。

生成结构化数据（表格）：要求 OpenAI 以特定格式（例如 HTML 表、JSON）返回结果。

使用 OpenAI 进行图像处理和生成

DALL·E 简介：了解 OpenAI 的 DALL·E 模型如何根据文本描述生成图像。

集成图像生成：使用 OpenAI API 生成图像（如产品图像或艺术品）以响应查询。

图像上传和分析：将图像发送给 OpenAI 进行分析（如 GPT-4 Vision 等多模式查询）。

根据用户输入的动态响应

理解动态响应：制作请求 OpenAI 提供特定、结构化响应的提示。

创建自定义 AI 响应：动态处理各种用户查询（例如销售数据、趋势分析）。

从 OpenAI 生成 HTML：指示 OpenAI 生成 HTML（表格、图表）以响应查询。

使用 AI 生成结构化内容：将 AI 的响应格式化为结构化数据，如 HTML 或 CSV。

使用 OpenAI 管理大型数据集

对大数据集进行分块：将数据分成块并将其发送给 OpenAI 进行处理。

高效查询和汇总：使用 OpenAI 的模型将大型数据集分解为更小、更易于管理的部分进行分析。

将 OpenAI 与数据库集成：从 SQL 数据库查询数据（例如销售数据）并将其传递给 OpenAI 进行处理。

缓存和优化 OpenAI 请求

最小化 OpenAI API 调用：对常见查询实现缓存，以避免冗余的 API 请求。

本地存储结果：在内存或数据库中缓存 OpenAI 响应。

使用内存数据：在要求 OpenAI 进行更复杂的分析之前，通过内存中计算结果来优化响应时间。

使用 OpenAI 处理文件上传（图像、CSV）

上传和处理文件：允许用户上传图像或 CSV 文件并将数据发送给 OpenAI 进行分析。

图像和文档分析：使用 OpenAI 分析文件（例如，从图像中提取文本或从 CSV 数据中生成见解）。

临时存储上传的文件：如何处理大文件上传并有效地处理它们。

实时应用程序：使用 OpenAI 构建聊天机器人

将 OpenAI 集成到聊天机器人：使用 OpenAI 的模型构建响应用户查询的聊天机器人。

处理多轮对话：在与 OpenAI 的多次交互中保持状态，使对话更加自然。

定制聊天机器人的行为：根据用户需求调整人工智能的个性、反应和行为。

安全注意事项

保护 OpenAI API 密钥：使用环境变量或秘密管理服务正确保护 API 密钥。

速率限制：通过 OpenAI 的 API 处理速率限制，以避免达到请求限制。

用户数据隐私：确保用户输入和任何敏感数据都得到安全管理。

本课程适合哪些人：

• 初学者至高级水平