ส่วนต่างๆ ของหน้านี้อาจได้รับการแปลโดยเครื่องหรือ AI

ค้นพบ, เชื่อมต่อ, เติบโต

Microsoft Reactor

เข้าร่วม Microsoft Reactor และมีส่วนร่วมกับสตาร์ทอัพและนักพัฒนาแบบสด

พร้อมที่จะเริ่มต้นใช้งาน AI แล้วหรือยัง Microsoft Reactor มีกิจกรรม การฝึกอบรม และทรัพยากรของชุมชนเพื่อช่วยให้บริษัทสตาร์ทอัพ ผู้ประกอบการ และนักพัฒนาสร้างธุรกิจใหม่บนเทคโนโลยี AI เข้าร่วมกับเรา!

ค้นพบ, เชื่อมต่อ, เติบโต

Microsoft Reactor

เข้าร่วม Microsoft Reactor และมีส่วนร่วมกับสตาร์ทอัพและนักพัฒนาแบบสด

พร้อมที่จะเริ่มต้นใช้งาน AI แล้วหรือยัง Microsoft Reactor มีกิจกรรม การฝึกอบรม และทรัพยากรของชุมชนเพื่อช่วยให้บริษัทสตาร์ทอัพ ผู้ประกอบการ และนักพัฒนาสร้างธุรกิจใหม่บนเทคโนโลยี AI เข้าร่วมกับเรา!

ย้อนกลับ

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

3 เมษายน, 2568 | 3:00 หลังเที่ยง - 3:45 หลังเที่ยง (UTC) เวลามาตรฐานสากล

  • รูป แบบ:
  • alt##LivestreamLivestream

หัว ข้อ: AI หลัก

ภาษา: ภาษาอังกฤษ

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

ลำโพง

  • Adit Sheth

    • Senior Software Engineer

    Microsoft

เหตุการณ์ที่เกี่ยวข้อง

อีเวนต์ด้านล่างนี้อาจเป็นกิจกรรมที่คุณสนใจเช่นกัน อย่าลืมเยี่ยมชม โฮมเพจเครื่องปฏิกรณ์ เพื่อดูเหตุการณ์ที่พร้อมใช้งานทั้งหมด

สําหรับคําถามโปรดติดต่อเราที่ reactor@microsoft.com