AI编程迎来理解时代：代码知识图谱引领新变革
近期，一个名为Understand-Anything的开源项目迅速走红，短短数月内便获得了30,852颗星标，仅今日就新增了5,625颗星标。几乎同时，另一个项目codegraph也紧随其后，今日新增3,171颗星标，总星标数达到24,801。这两个项目的同步崛起，标志着AI编程正从单纯的代码生成迈向真正的代码理解。正如搜索引擎需要网页索引一样，AI编程同样需要对代码结构进行索引。当前主流的AI编程助手（如GitHub Copilot、Cursor）主要依赖于文本补全机制，它们关注的是代码的表面文本，而非
.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