.NET 9与OpenAI完整指南及实时项目
聊天服务、图像服务等
学习内容：
* 关于Open AI的介绍，如何在ASP.NET 9应用程序中集成OpenAI。
* 如何从官方网站生成Open API密钥。
* 如何使用抽象类实现AI服务，例如Microsoft扩展AI接口。
* 使用基于聊天的提示从列表或内存中搜索数据。
* 生成基于聊天的AI图像，谨慎使用gpt-40-mini模型和ollama模型。
* 了解Open AI中现有的模型数量。
* 研究wisper模型和DALL-E 2模型。
* 生成仪表板。
课程内容主题：
* 介绍OpenAI
* 配置AI使用Open AI Api Key和.NET 9 nuget包
* 第一个AI演示及为何使用ASP.NET 9
* 注册AI模型在Program文件中
* 销售数据实体
* 设计AI项目视图接口
* 准备聊天应用功能
* 准备对象检测视图
* 对象检测控制器功能
* 更改AI模型
* 图像生成服务类
* 图像生成视图或UI
* 图像生成功能
* 项目代码编写
课程要求：
* 需要了解面向对象编程的基础知识。
* 需要具备MVC知识。
课程详细描述：
* OpenAI和ASP.NET Core 9简介。
* OpenAI提供的关键模型和功能。
* 为何将OpenAI与ASP.NET Core 9结合使用？在Web应用程序中集成AI功能的好处。
* 设置要求：理解OpenAI API的工作原理，包括获取API密钥和身份验证。
* 向OpenAI发出文本请求。
* 创建基于聊天的应用程序：向API发送提示并生成文本（如简单问答机器人、内容生成等）。
* 使用IChatCompletionService：将OpenAI的聊天完成模型（如GPT-4）集成到ASP.NET应用程序中。
* 显示AI生成的结果：在MVC视图中呈现输出。
* 处理高级文本生成任务：文本摘要、文本分类、情感分析、生成结构化数据（如HTML表格、JSON）。
* 使用OpenAI进行图像处理和生成：DALL·E模型生成图像、图像上传和分析（如GPT-4 Vision）。
* 动态响应：根据用户输入生成结构化响应（如销售数据、趋势分析）。
* 管理大型数据集：对大数据集进行分块处理、高效查询和汇总、与数据库集成。
* 缓存和优化OpenAI请求：减少API调用、本地存储结果、使用内存数据优化响应时间。
* 处理文件上传（图像、CSV）：分析文件内容（如提取图像文本、生成CSV见解）。
* 实时应用：构建基于OpenAI的聊天机器人，支持多轮对话和自定义行为。
* 安全注意事项：保护API密钥、处理速率限制、确保用户数据隐私。
