Adit Sheth
Microsoft
KHÁM PHÁ, KẾT NỐI, PHÁT TRIỂN
Microsoft Reactor
Tham gia Lò phản ứng của Microsoft và tham gia với các công ty khởi nghiệp và nhà phát triển trực tiếp
Bạn đã sẵn sàng bắt đầu với AI? Microsoft Reactor cung cấp các sự kiện, đào tạo và tài nguyên cộng đồng để giúp các doanh nghiệp khởi nghiệp, doanh nhân và nhà phát triển xây dựng doanh nghiệp tiếp theo của họ trên công nghệ AI. Hãy tham gia cùng chúng tôi!
KHÁM PHÁ, KẾT NỐI, PHÁT TRIỂN
Microsoft Reactor
Tham gia Lò phản ứng của Microsoft và tham gia với các công ty khởi nghiệp và nhà phát triển trực tiếp
Bạn đã sẵn sàng bắt đầu với AI? Microsoft Reactor cung cấp các sự kiện, đào tạo và tài nguyên cộng đồng để giúp các doanh nghiệp khởi nghiệp, doanh nhân và nhà phát triển xây dựng doanh nghiệp tiếp theo của họ trên công nghệ AI. Hãy tham gia cùng chúng tôi!
Quay lại
Mastering Semantic Classification with Embeddings and Vector Similarity in .NET/C#
3 tháng 4, 2025 | 3:00 CH - 3:45 CH (UTC) Giờ phối hợp quốc tế
- Định dạng:
Phát trực tiếp
Chủ đề: AI cốt lõi
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
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
Loa
Sự kiện Liên quan
Bạn cũng có thể quan tâm đến các sự kiện dưới đây. Hãy nhớ truy cập Trang chủ Lò phản ứng để xem tất cả các sự kiện có sẵn.
-
Building Smart QA Systems: OpenAI Agent SDK meets MCP
Building Smart QA Systems: OpenAI Agent SDK meets MCP
Định dạng:
Phát trực tiếp
Chủ đề: AI cốt lõi
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
-
Develop AI Agents using Azure AI Agent Service
Develop AI Agents using Azure AI Agent Service
Định dạng:
Phát trực tiếp
Chủ đề: AI cốt lõi
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
-
Cloud Computing Concepts with Microsoft Azure
Cloud Computing Concepts with Microsoft Azure
Định dạng:
Phát trực tiếp
Chủ đề: AI cốt lõi
Ngôn ngữ: Tiếng Anh