Adit Sheth
Microsoft
LEARN, CONNECT, BUILD
Microsoft Reactor
Microsoft Reactor'a katılın ve geliştiricilerle canlı etkileşim kurun
Yapay zeka ve en son teknolojileri kullanmaya başlamaya hazır mısınız? Microsoft Reactor geliştiricilerin, girişimcilerin ve startup''ların yapay zeka teknolojisi ve daha fazlasını geliştirmesine yardımcı olmak için etkinlikler, eğitimler ve topluluk kaynakları sağlar. Bize katılın!
LEARN, CONNECT, BUILD
Microsoft Reactor
Microsoft Reactor'a katılın ve geliştiricilerle canlı etkileşim kurun
Yapay zeka ve en son teknolojileri kullanmaya başlamaya hazır mısınız? Microsoft Reactor geliştiricilerin, girişimcilerin ve startup''ların yapay zeka teknolojisi ve daha fazlasını geliştirmesine yardımcı olmak için etkinlikler, eğitimler ve topluluk kaynakları sağlar. Bize katılın!
Geri dön
Mastering Semantic Classification with Embeddings and Vector Similarity in .NET/C#
3 Nisan, 2025 | 3:00 ÖS - 3:45 ÖS (UTC) Eşgüdümlü Evrensel Saat
- Biçimlendir:
Canlı akış
Konu: Aracılar
Dil: İngilizce
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
Konuşmacılar
İlgili Olaylar
Aşağıdaki olaylar da ilginizi çekebilir. Ziyaret etmeye emin olun Reactor giriş sayfası tüm kullanılabilir olayları görmek için.
-
Multimodal in Minutes: Prototyping Agents with Microsoft Foundry + AI Toolkit
Multimodal in Minutes: Prototyping Agents with Microsoft Foundry + AI Toolkit
Biçimlendir:
Canlı akış
Konu: Aracılar
Dil: İngilizce
-
Advanced Multi-Agent Orchestration with SWE Agents and Microsoft Agent Framework
Advanced Multi-Agent Orchestration with SWE Agents and Microsoft Agent Framework
Biçimlendir:
Canlı akış
Konu: Aracılar
Dil: İngilizce
-
MCP to Production: Build an intelligent code-snippet agent using Azure Functions
MCP to Production: Build an intelligent code-snippet agent using Azure Functions
Biçimlendir:
Canlı akış
Konu: Aracılar
Dil: İngilizce