ikona megafonu

Microsoft Build 2026

Szczegółowe informacje na temat rzeczywistego kodu i rzeczywistych systemów w programie Microsoft Build

Dowiedz się więcej

LEARN, CONNECT, BUILD

Microsoft Reactor

Dołącz do usługi Microsoft Reactor i skontaktuj się z deweloperami na żywo

Chcesz rozpocząć pracę ze sztuczną inteligencją i najnowszymi technologiami? Usługa Microsoft Reactor udostępnia zdarzenia, szkolenia i zasoby społeczności, które ułatwiają deweloperom, przedsiębiorcom i startupom tworzenie technologii sztucznej inteligencji i nie tylko. Dołącz do nas!

LEARN, CONNECT, BUILD

Microsoft Reactor

Dołącz do usługi Microsoft Reactor i skontaktuj się z deweloperami na żywo

Chcesz rozpocząć pracę ze sztuczną inteligencją i najnowszymi technologiami? Usługa Microsoft Reactor udostępnia zdarzenia, szkolenia i zasoby społeczności, które ułatwiają deweloperom, przedsiębiorcom i startupom tworzenie technologii sztucznej inteligencji i nie tylko. Dołącz do nas!

돌아가기

Mastering Semantic Classification with Embeddings and Vector Similarity in .NET/C#

3 4월, 2025 | 3:00 오후 - 3:45 오후 (UTC) Uniwersalny czas koordynowany

  • 서식:
  • alt##LivestreamTransmisja strumieniowa na żywo

항목: Agenci

언어: angielski

GenAI Agents often hallucinate, generating misleading responses when they lack accurate grounding. The solution? Embedding-Based Classification with Vector Similarity - ensuring agents first classify queries correctly before retrieving trusted data.

Join this live session to learn how embedding models like Text-Embedding-Ada-002 leverage Semantic Similarity and Cosine Similarity to improve AI precision, reduce errors, and scale effortlessly in .NET/C# applications.

Why This Matters

  • Without proper classification, GenAI Agents can hallucinate, pulling in irrelevant or incorrect data and making unreliable predictions.
  • Vector-Based Embeddings solve this by capturing the Semantic Meaning of queries and mapping them to the right categories.
  • Ensures agents retrieve accurate, contextually relevant information based on Cosine Similarity, rather than generating misleading responses.

What You'll Learn

  • How Embeddings and Cosine Similarity prevent AI Hallucination, improve classification, and ensure accurate, contextually relevant responses.
  • Why pre-trained models like Text-Embedding-Ada-002 outperform custom models, and how to deploy them in Azure AI Foundry with hands-on coding in .NET/C#.
  • Best practices for managing Embedding Vectors and Semantic Similarity in GenAI-Driven Applications for scalability and precision.

Who Should Attend

  • .NET/C# Developers building AI-powered apps and solutions.
  • Engineers working on LLM/GenAI-based Agents, AI search, or automation.
  • Architects designing scalable AI solutions using Semantic and Vector-Based Models, and professionals aiming to enhance AI precision and scalability

Don't miss this chance to level up your AI Skills and make your agents smarter, faster, and more reliable using Vector Embeddings and Semantic Similarity!

#GenerativeAI #AIEmbedding #AzureAI #DotNetAI #SemanticSearch

스피커

  • Adit Sheth

    • Senior Software Engineer

    Microsoft

관련 이벤트

아래 이벤트는 사용자에게도 관심이 있을 수 있습니다. 반드시 방문하세요. Reactor 홈페이지 사용 가능한 모든 이벤트를 확인합니다.

이 페이지의 일부는 기계 또는 AI 번역될 수 있습니다.