RAG в Microsoft Agent Framework | Полное руководство по AIContextProvider

Узнайте, как управлять RAG в Microsoft Agent Framework. Освойте AIContextProvider и TextSearchProvider для создания чистых, готовых к использованию в производственной среде конвейеров .NET. Вот что вы узнаете из этого видео: 🔥 📌 Основная инфраструктура внедрения контекста с использованием базового уровня абстракции AIContextProvider для чистой обработки запросов модели. 📌 Подробный анализ выполнения четырех критически важных хуков жизненного цикла для программного перехвата конвейера до и после основного вызова LLM. 📌 Стратегии пассивного и агентного получения данных с использованием конфигураций BeforeAIInvoke и OnDemandFunctionCalling внутри встроенного TextSearchProvider. 📌 Шаблоны сохранения состояния в несколько этапов, связывающие AIContextProvider с ChatHistoryProvider для устранения «слепоты» к пустым данным StateBag. 📌 Окончательное архитектурное решение: внедрение сообщений AIContext против внедрения инструментов AIContext против автономных функций для баланса между гарантией задержки за один цикл и выполнением обработчиков на протяжении всего жизненного цикла конвейера. 👉 Статья в блоге: https://deployedinazure.com/rag-in-mi... ----- 0:00 Введение 1:15 Основы AIContextProvider 7:27 Подробный анализ AIContextProvider 20:05 Подробный анализ TextSearchProvider 37:24 Интеграция AIContextProvider и ChatHistoryProvider 46:05 AIContext — сообщение/инструмент против обычного инструмента 50:42 Заключение ----- Подписывайтесь на меня 👉 🌐 Блог: https://deployedinazure.com 💻 GitHub: https://github.com/deployed-in-azure/... 🔗 LinkedIn:   / deployed-in-azure