Adit Sheth
Microsoft
ODNAJDOWANIE, ŁĄCZENIE, ROZWIJANIE
Microsoft Reactor
Dołącz do firmy Microsoft Reactor i angażuj się ze startupami i deweloperami na żywo
Chcesz rozpocząć pracę ze swoją siecią AI? Firma Microsoft Reactor udostępnia wydarzenia, szkolenia i zasoby społeczności, aby pomóc startupom, przedsiębiorcom i deweloperom w budowaniu kolejnej działalności na podstawie technologii AI. Dołącz do nas!
ODNAJDOWANIE, ŁĄCZENIE, ROZWIJANIE
Microsoft Reactor
Dołącz do firmy Microsoft Reactor i angażuj się ze startupami i deweloperami na żywo
Chcesz rozpocząć pracę ze swoją siecią AI? Firma Microsoft Reactor udostępnia wydarzenia, szkolenia i zasoby społeczności, aby pomóc startupom, przedsiębiorcom i deweloperom w budowaniu kolejnej działalności na podstawie technologii AI. Dołącz do nas!
Wstecz
Mastering Semantic Classification with Embeddings and Vector Similarity in .NET/C#
3 kwietnia, 2025 | 3:00 PM - 3:45 PM (UTC) Uniwersalny czas koordynowany
- Formacie:
Livestream
Temat: Podstawowa sztuczna inteligencja
Język: 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
Głośniki
Zdarzenia pokrewne
Poniższe wydarzenia mogą być również dla Ciebie interesujące. Koniecznie odwiedź nasze Strona główna reaktora , aby wyświetlić wszystkie dostępne zdarzenia.
-
Building Trusted AI Agents with Microsoft
Building Trusted AI Agents with Microsoft
Formacie:
Livestream
Temat: Podstawowa sztuczna inteligencja
Język: angielski
-
The Best of Microsoft Build
The Best of Microsoft Build
Formacie:
Livestream
Temat: Podstawowa sztuczna inteligencja
Język: angielski
-
Model Mondays - Advanced Reasoning
Model Mondays - Advanced Reasoning
Formacie:
Livestream
Temat: Podstawowa sztuczna inteligencja
Język: angielski