AI训练营第46天：AI工程化落地的四大核心要素
发布日期：2026-05-11 阅读时长：约 22 分钟 系列：AI Engineering - 让 AI 从能力到落地在前一篇文章中，我们详细剖析了 AI 落地的四大挑战：场景模糊、成本失控、质量波动、集成困难。这些挑战揭示了一个核心矛盾：AI 的强大能力并不能天然转化为业务价值，中间需要一套系统化的工程方法作为桥梁。本文将阐述 AI Engineering 的核心方法论体系。该体系由四大核心要素组成：需求工程、方案设计、质量保障、持续运营。每个要素都对应着 AI 落地过程中的一个关键阶段，四个要素协同
.NET中的生成式AI入门：聊天应用基础
在本课程中，我们将探讨如何使用语言模型的补全功能和.NET中的函数来构建聊天应用。我们还会学习如何利用 Microsoft Extensions AI (MEAI) 创建聊天机器人。文本补全可能是 AI 应用中与语言模型交互的最基础形式。文本补全是根据输入（即提供给模型的提示）由模型生成的单次响应。文本补全本身并不是一个聊天应用，它更像是一次性交互。你可以将文本补全用于诸如内容摘要或情感分析等任务。让我们看看如何使用 .NET 中的Microsoft.Extensions.AI库实现文本补全。🧑💻示例代