.NET Conf: Ngobrolin AI dan .NET

pibitek.biz -Hal ini menunjukkan bahwa Microsoft terus berkembang dan berinovasi dalam bidang AI.

NET Conf: Focus on AI baru saja rampung. Acara ini dirancang khusus untuk membahas perkembangan terbaru di bidang AI dan .NET, memberikan kesempatan bagi para developer untuk belajar dan berlatih langsung. Acara ini merupakan salah satu dari beberapa acara “Focus” yang diselenggarakan dalam rangka .NET Conf.NET Conf merupakan event tahunan yang diorganisir oleh komunitas .NET dan Microsoft. Tujuannya untuk memperkenalkan update terbaru di platform .NET dan menjadi wadah bagi para developer untuk saling bertukar ide dan pengalaman.

Acara ini juga menyediakan berbagai sumber daya yang bermanfaat untuk meningkatkan skill para developer.NET Conf: Focus on AI itu beda dari acara "Focus" lainnya. Acara ini fokus banget membahas perpaduan antara AI dan .NET. Acara ini menyuguhkan berbagai topik, mulai dari pembahasan dasar AI sampai teknik canggih membangun aplikasi .NET yang memanfaatkan AI. Acara ini ditujukan untuk developer dari berbagai level, mulai dari yang baru belajar sampai yang udah berpengalaman. Acara ini dibuka dengan pidato pembuka dari Scott Hanselman, Wakil Presiden Developer Community, dan Maria Naggaga, Manajer Program Senior di tim Visual Studio dan .NET.

Mereka menjelaskan bahwa AI adalah kunci masa depan aplikasi .NET. Hanselman dan Naggaga memberikan gambaran bagaimana aplikasi yang ada sekarang bisa menjadi aplikasi yang benar-benar cerdas. Mereka juga menyinggung tentang pentingnya mengembangkan aplikasi AI yang memikirkan dampaknya bagi manusia. Acara ini menekankan pentingnya AI yang beretika dan bertanggung jawab. Mereka juga menekankan bahwa pengembangan AI harus memperhatikan aspek keberlanjutan dan keamanan. Hanselman dan Naggaga membahas beberapa topik dan teknik AI yang lagi booming, seperti etika dan RAG (Retrieval-Augmented Generation).

RAG adalah topik yang menarik banget, terutama bagi developer .NET yang belum familiar dengan AI. Naggaga menjelaskan RAG dengan contoh konkret, yaitu di dunia customer support. Naggaga menunjukkan bagaimana RAG bisa digabungin dengan data real-time untuk memberikan respon yang cepat dan akurat. Hal ini sangat bermanfaat untuk memberikan pengalaman yang lebih baik bagi pelanggan. Hanselman juga menunjukkan bagaimana GitHub Copilot bisa dijadiin asisten programmer yang cerdas. GitHub Copilot bisa membantu developer menulis kode dengan lebih cepat dan efisien.

Intinya, pidato pembuka menekankan pentingnya data kontekstual dan spesifik dalam aplikasi AI. Data yang tepat akan membantu aplikasi AI memahami konteks dan memberikan hasil yang lebih relevan. Selanjutnya, Stephen Toub, salah satu Insinyur Terkemuka di tim .NET, ngasih sesi tentang cara ngebangun aplikasi .NET yang pake AI. Toub memberikan panduan praktis tentang bagaimana cara menggunakan AI dalam aplikasi .NET. Toub ngasih contoh langsung dengan kode aplikasi konsol dan menunjukkan bagaimana Semantic Kernel bisa digunakan untuk memisahkan penggunaan layanan AI dari layer logika aplikasi.

Dengan memisahkan layer logika aplikasi dan penggunaan layanan AI, developer dapat lebih mudah mengelola dan mengembangkan aplikasi. Hal ini juga meningkatkan fleksibilitas dan skalabilitas aplikasi. Setelah itu, Daniel Roth, Manajer Program di tim ASP.NET, ngasih sesi praktik tentang ngebangun aplikasi web interaktif dengan Blazor dan .NET. Sesi ini memberikan contoh konkrit bagaimana membangun aplikasi web yang lebih responsif dengan memanfaatkan komponen AI yang sudah ada di .NET. Dengan Blazor, developer dapat membangun aplikasi web yang interaktif dan performant.

Blazor menawarkan keuntungan dalam hal performa dan kemampuan untuk mengembangkan aplikasi web yang kompleks. Bruno Capuano, Advokat AI dan .NET di Microsoft, juga ngasih sesi menarik tentang integrasi model AI ke aplikasi .NET. Capuano ngasih contoh skenario praktis yang ngebahas penggunaan model bahasa kecil (small language models) di aplikasi .NET. Capuano menunjukkan bagaimana cara menggunakan model bahasa kecil baik lokal maupun remote, misalnya dengan memanfaatkan Microsoft Phi-3 untuk teks dan visi.

Sesi ini mendapatkan respon positif dari penonton karena menunjukkan cara memanfaatkan Phi-3 secara lokal maupun remote dengan efektif. Phi-3 merupakan model bahasa yang powerful dan versatile, sehingga dapat digunakan untuk berbagai tujuan. Sesi lainnya di acara ini membahas berbagai topik yang udah dibahas di pidato pembuka. Walaupun mayoritas sesi membahas penggunaan layanan cloud berbasis Azure, semuanya memberikan wawasan praktis untuk membangun aplikasi .NET yang pake AI. Beberapa sesi menarik lainnya membahas: penggunaan AI Generatif untuk mengotomatisasi alur kerja bisnis, cara membangun asisten AI personal dengan Teams AI Library, dan penggunaan vector embedding di lingkungan .

NET untuk membangun sistem rekomendasi dan aplikasi RAG. Dari respons penonton, ada beberapa kekhawatiran terkait penggunaan AI di aplikasi generasi baru. Kekhawatiran utama adalah privasi. Banyak pertanyaan tentang penggunaan data organisasi yang bersifat rahasia dengan RAG, karena RAG mengandalkan data kontekstual dan spesifik domain. Meskipun tidak ada sesi khusus untuk membahas topik ini, para engineer yang menjawab pertanyaan langsung menyarankan untuk mengeluarkan artikel teknis yang membahas masalah ini.

Penting untuk mengatasi kekhawatiran tentang privasi data dalam aplikasi AI agar pengembangan AI bisa berjalan dengan baik. Kekhawatiran kedua adalah biaya. Karena mayoritas solusi praktis yang dipresentasikan di acara ini memanfaatkan layanan Azure, banyak penonton yang khawatir dengan biaya penggunaan layanan ini. Banyak pertanyaan juga muncul terkait dengan kemungkinan ML.NET ditinggalkan oleh Microsoft. Ini adalah pertanyaan yang menarik, terutama mengingat munculnya banyak tools dan integrasi baru di berbagai postingan tentang AI dari Microsoft.