Bu gönderi otomatik olarak çevrildi. Orijinal versiyon için buraya tıklayın.
.NET’in Birleştirilebilir Stack’i ile Yapay Zeka Destekli Konferans Uygulaması Oluşturma — Microsoft, beş .NET uzantı kütüphanesini bir araya getirerek canlı konferans oturumları için bir Blazor Server uygulaması olan ConferencePulse’u oluşturdu. MVP Summit’te kullanıldı.
ConferencePulse ne yapar
ConferencePulse canlı oturumlar sırasında çalışır ve şunları sağlar: oturum içeriğinden AI tarafından oluşturulan anketler, canlı bir bilgi tabanından RAG pipeline’ı ile dinleyici Soru-Cevap, otomatik oluşturulan içgörüler ve birden fazla eş zamanlı AI ajanı tarafından üretilen oturum özetleri. Stack .NET 10, Blazor Server, Aspire’dan oluşur ve beş projeye bölünmüştür: Web, Core, Ingestion, Agents, Mcp ve AppHost.
Microsoft.Extensions.AI: her şey için tek soyutlama
IChatClient birleşik soyutlamadır — bir kez yapılandırılır ve aynı arayüz Azure OpenAI, OpenAI, Anthropic veya diğer sağlayıcılar için çalışır. Fonksiyon çağırma, OpenTelemetry izleme ve loglama middleware’i ile tam yapılandırılmış bir istemci için altı satır:
services.AddChatClient(new AzureOpenAIClient(...).GetChatClient("gpt-4o"))
.UseFunctionInvocation()
.UseOpenTelemetry()
.UseLogging();
Aynı IChatClient daha sonra veri alımı zenginleştirme adımı için yeniden kullanılır — bunun için ayrı bir istemciye gerek yoktur.
DataIngestion pipeline’ı
Oturum içeriği bir pipeline’dan geçer: MarkdownReader → HeaderChunker (500 token, 50 token örtüşme) → SummaryEnricher + KeywordEnricher → VectorStoreWriter (Qdrant). Zenginleştiriciler, indeksleme öncesinde özet oluşturmak ve anahtar kelimeleri çıkarmak için aynı IChatClient‘ı kullanır. Dinleyici soruları, Soru-Cevap çiftleri ve anket sonuçları oturum ilerledikçe gerçek zamanlı olarak alınır — bilgi tabanı konuşma sırasında büyür.
VectorData: sağlayıcıdan bağımsız arama
VectorStoreCollection.SearchAsync(), destekleyici depo Qdrant veya Azure AI Search olsun, aynı şekilde çalışır. Hibrit arama (vektör + tam metin) desteklenmektedir. Dinleyici Soru-Cevap için RAG pipeline’ı bu koleksiyonu sorgular ve sohbet istemcisine bağlam olarak iletmek üzere ilgili parçaları geri alır.
MCP: araç olarak oturum içeriği
Oturum içeriği, MCP uyumlu herhangi bir istemcinin erişebilmesi için MCP aracılığıyla açığa çıkarılır. Hem sunucu hem de istemci uygulanmıştır — sunucu, oturum bilgisini MCP araçları olarak açığa çıkarır ve istemci, ajan pipeline’ı içinden bu araçların çağrılmasına olanak tanır.
Agent Framework: paralel çoklu ajan özeti
Oturum özeti, eş zamanlı olarak çalışan üç ajan tarafından oluşturulur — PollSummaryAgent, QuestionSummaryAgent ve InsightSummaryAgent — ardından birleştirilir. Bu, Microsoft Agent Framework’ün grup sohbeti veya paralel yürütme modelini kullanır. Her ajan bir konuyu ele alır; orkestratör çıktıları birleştirir.
Tasarım ilkesi
Yazı, akılda tutmaya değer bir nokta vurguluyor: en basit uygun aracı kullanın. Basit üretim görevleri için doğrudan IChatClient çağrıları. Yapılandırılmış veri çıkarma için araç/fonksiyon çağrısı. Yalnızca özerk çok adımlı akıl yürütmeye ihtiyaç duyulduğunda tam ajanlar. Kütüphane katmanlama bunu zorunlu kılar — tam Agent Framework’ü dahil etmeden Microsoft.Extensions.AI‘yi kullanabilirsiniz.
Tam proje yapısı ve kaynak bağlantıları için tam yazıya bakın.
