除了正式發布Silverlight 2.0之外...

作者： -
OK, 你一定已經知道Silverlight 2.0正式發布了(當然, 我是指英文版...), 如果你還不知道, 那表示大概有幾個該訂閱的BLOG而你沒訂閱...^_^

Anyway, 所以Silverlight 2.0的部分我就不多說了(很多BLOG上都提到了)，新的控件、新的外觀樣式、還有一堆包含控件原始程式碼的Silverlight Toolkit專案(就是一堆免費使用的Silverlight控件啦)預計將在這個月的PDC後會有第一個preview版本。這個就蠻令人期待的, scott說，控件的部分目標是100+個...其實回頭看看這幾年類似的幾個Project，不難發現MS這一兩年真的蠻善用社群的力量, 不管在開發或是蒐集意見，社群都有蠻深度的參與...畢竟社群的力量是不可忽視的~

另外一個我蠻開心的部分是，如果你有看過我在techEd 2008中ASP.NET 3.5 SP1場次Demo的Silverlight調用ADO.NET Data Services，當時採用的版本是beta 2, 在使用ADO.NET Data Services的時候, 需要手動執行底下的指令：

DataSvcUtil.exe /language:VB /out:Proxy.vb /uri:http://localhost:50639/NorthwindDataService.svc

來產生一個class file, 其實骨子裡做的事情就是類似Add Web Reference動作所做的工作，那...怎麼不乾脆讓開發人員在VS2008當中用Add Web Reference就搞定呢? yep, 很多人問了這個問題，在正版中這部分也會改進囉...相當令人期待...^_^

Silverlight技術絕對會帶來Web Solutions開發上的改變,這部分的影響或許將會更甚於Flex, 老實說這部分很多人在討論，也有著不同的看法，但是這部分我卻有一個自己的看法，原因呢? 並非Silverlight比Flex技術來的優越, 而是.net開發人員對Sivlerlight 2.0的接受度，大概要比起Flash或是Java(PHP)開發人員接受Flex的機率來的高很多(我想會非常多), 而反過來，讓.net開發人員接受Flex的程度，恐怕要比讓Flex或Java(PHP)開發人員接受Silverlight的機會來的低太多了...

為什麼會這樣, 我想觀察一下兩邊開發陣營的特質後應該不難了解，而Rich UI恐怕很難不是未來Web Application的趨勢...Q4到明年的Q2，你將會看到很多Sivlerlight的產品和專案在市場中出現(包含我手上的幾個Idea和Project...^_^)，因此，是否要立即踏入Silverlight 2.0的行列，我留給大家自行決定...畢竟就像TechED時我說的，將適當的技術用在適合的專案上，是我一直以來的感受和看法，每一個開發團隊可以依照自己的需求，或是產品的特性來選擇適當的技術和導入時間點，特別是這一兩年技術更跌迅速，加上碰上這麼不景氣的年代，有人會選擇保守一點，也有人會選擇奮力一搏，將危機視為轉機，趁勢凌駕於競爭對手之上...

what's next? depend on you~

留言

張貼留言

這個網誌中的熱門文章

使用LM Studio輕鬆在本地端以API呼叫大語言模型(LLM)

作者： -
圖片
最近上課常被問到，如何在地端環境搭建出大語言模型(LLM)，並且呼叫其API。 一開始我不太理解為何會有這樣的需求(因為在地端自行搭建運行LLM的成本不一定比較低，即便可能比較安全)，但被問多了，也就開始遍尋相關的解決方案，看看有沒有什麼最簡單的方式，可以讓開發人員在地端測試大語言模型? 後來我選擇 LM Studio ，它就是一款設計來運行大型語言模型（LLM）的平台，有個算是挺優雅的整合環境，讓一般 end-user 或開發人員，都可以輕易地在 local 端進行模型的部署和測試。 LM Studio 本身支援多種模型架構和框架，當然，最重要的是，它是免費的。 下載安裝 都很容易，我就不多說。 安裝好之後，你可以看到首頁中已經呈現了許多 Hugging Face上的模型： 這顯然是因為Hugging Face是大部分免費開源模型的集散地。 你可以搜尋自己喜歡的模型，透過LM Studio下載到local之後，就可以直接載入(下圖一)： 隨手設定一下 system prompt(上圖二)，然後，就可以直接對談了。(上圖三) LM Studio會使用你的GPU進行運算(如果有的話)，你會發現，原來有好的設備(GPU)，運行的速度可以如此之快。 Local Server 對於開發人員來說，它還有個超級更友善的功能。 LM Studio本身還提供一個 local server，可以幫你把模型包裹起來讓你直接透過API呼叫該模型的功能，例如： 上圖是我們開啟 LM Studio中 Local Server功能後的結果，你可以透過 localhost 的 1234 port 來呼叫這個被 LM Studio 運行起來的大語言模型。(有沒有發現，我們用的也是 chat/completions API) 透過Postman簡單提供一下 JSON Body: { "model": "LM Studio Community/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF", "messages": [ { "role": "system", "content": "你是AI助理，請一律用繁體中...
Read more »

VS Code的字體大小

作者： -
圖片
身為.net developer，這年頭是什麼code都得要會寫的年代。 而雖然我的NB還沒從Windows淪陷為Mac OS，但寫Node.js和Python免不了要用VS Code，這是一種愛的表現。 但歲月不饒人，盡管微臣非常熱於配合，但VS Code預設字體的大小在我還沒錢買大尺寸螢幕的狀況下，實在讓老臣難以適應。當下的第一個反應是什麼? 當然是 Ctrl+滑鼠滾輪往上推…哇靠，沒用。看…這設計…恩，千錯萬錯一定是我的錯。 只好從選單 file –> Preferences –> Settings: 在出來的視窗中，你可以看到 editor.fontsize: 沒錯，改它就行了。改不動? 喔，不好意思，我沒仔細看說明，要copy到右邊是吧，沒問題，copy->paste->modify->Save…搞定。 好簡單啊…連ctrl+(mouse scroll up)都用不到了呢… 咦?這是一篇抱怨文嗎? 沒有，誰說的? 免費的tool我們還有什麼好抱怨的呢…要感恩啦。 啊….對了，如果你還是堅持要使用 Ctrl+滑鼠滾輪，請找關鍵字… "editor.mouseWheelZoom"
Read more »

使用 Dify 建立企業請假機器人

作者： -
圖片
八卦與未來 上個月，前Google執行長Eric Schmidt在史丹福有場演講，媒體關注的是八卦消息(如果你也曾關注，網路上有很多鐵定可以找到)，但我注意到的則是他提到了自己認為接下來 AI(特別是大語言模型) 可能的發展方向，包含: Large Context Window AI Agent Text-to-Action 底下這邊有這一個段落的影片： https://www.youtube.com/watch?v=zl3k1ksFZdY 為何我會關注這部分? 因為上述的三個方向，也是身為開發人員的我，過去這一年，來與LLM打交道後的感想。昨天，我在 twMVC 的研討會分享中，展示了一個其實我過去早做過了N百次的範例，就是企業的請假機器人。(唯一不同的是，這次我幾乎沒有寫任何程式碼) 場景是，員工在家裡生病了，想要透過語音或是app進行請假，你可以看底下這個運行的範例 (git圖檔會循環播放，開始是 『我好像感冒了』)： 用自然語言對談的方式，即可完成請假。 我說過，類似這樣的範例我做過很多次，用 LINE Bot 搭配 C# 做過，用MS Bot Framework 做過，前陣子也用 Semantic Kernel 框架做過，更早期，還沒有AI的時代，我也在EIP和HR系統裡做過。 但我想說的是，這 就是 Text-to-Action 的呈現，也是一個典型的 AI Agent 的例子，它讓我們透過自然語言(可以是語音或文字)，直接命令機器人(Chat Bot、AI 助理、Agent、Assistant …不管你叫它什麼…)幫你完成一件事情(請假、售票、查詢資料、做財務報表、統計圖表、寫程式…etc.)。 這是一直以來人類對電腦最底層的需求與期待。 隨著 LLM 能夠處理和記憶的 Context 愈來愈被放大，AI Agent 所能夠處理的任務就更加的不受限制。 自然語言才是最符合人類直覺的操作 順帶一提，我昨天在研討會中講了一個故事。 有天，你覺得自己需要聘請一位助理，因此上網張貼徵人啟事，沒多久，你找到了一位號稱上知天文、下知地理的高材生，來幫助你更有效率的完成工作。 他什麼都好，唯一的一個小缺點是，你不能直接對這個助理下達指令，你必須用一種只有這個助理看得懂的語法，才能要求這個助理幫你完成特定的工作。這些語法還挺...
Read more »

使用 Dify API 快速建立一個包含前後文記憶的對談機器人

作者： -
圖片
Dify 這個產品我就暫時先不介紹了，它找到了一個挺好的切入點跨入AI Agent市場。讓不喜歡(或不擅長)寫太多 Code 的開發人員，也可以快速的建立一個具有前後文、記憶的對談機器人。 其實若單就設計 Chat Bot 來談，它本質上和 GPTs 有那麼一點點像，你只需要給一個 system prompt ，再加上一點點的資料上傳做為 RAG 的數據來源，就可以生出一隻有模有樣的對談機器人。 但 GPTs 做出來的 Chat Bot 被綁在 ChatGPT 的 UI 裡面，你不容易把它跟 LINE Bot (LINE 官方帳號) 或其它 UI (例如 MS Teams) 串在一起，而 Dify 呢? 則給你了一個 chat-messages API，讓你能很快的實現這個功能，把你在 Dify 平台上做好的 Chat Bot 轉變成可以正式運行的 LINE Bot 或 其它 Bot。 這也是今天我們要介紹的部分。 建立 Assistant 我們先用 Dify 以底下這個 system prompt 建立了一個請假助理： 發佈後，你可以在Dify 內建的 Web UI 上測試： 你會發現，這個 chat bot 已經有著基本的記憶，然後可以依照 system prompt 完成對談和任務。 不要問我在這邊建立出一個假單有什麼用，正常情況下是要直接讓 chat bot 寫入資料庫(例如 HR 系統，直接完成請假)，只是我們還沒談到這一段，這部分以後再展開來談。 chat-messages API 好，透過上面那樣建立一個對談機器人超容易，且內建就有了記憶和前後文的功能。讓開發人員快樂的不得了。跟使用無腦 GPTs 生成術差不多。然而，如果只能在 Web 上用，不能串接 MS Teams、LINE…等介面，做了也是白搭。 但，Dify 貼心的提供了 API，我們來試試看。先Gen個 API Key： 生成了 API key 之後，你只需要透過底下這樣的 rest api，即可進行呼叫： 你會發現，開發人員只要使用單一的這一個 https://api.dify.ai/v1/chat-messages API 即可進行對談。每次只需要透過 query 輸入用戶說的話，response 中的 answer 則是 LLM (Assist...
Read more »

使用 Dify 串接 LINE Bot

作者： -
圖片
一開始寫這篇文章的時候，我有點困擾。 到底這一篇我到底該命名 『使用 Dify 串接 LINE Bot』 ，還是 『使用 LINE Bot 串接 Dify』?? 但我想，反正你應該知道我的意思，本文就是討論如何把兩者串在一起。 如果不熟悉 Dify ，本篇文章的前面還有兩邊文章你可以簡單的介紹了一下，所有連結位置在底下: https://studyhost.blogspot.com/search?q=dify 總的來說(我20年前就這麼說話了，最近有人說AI很喜歡說『總的來說』，但顯然是AI學我的)，我們可以在 Dify 裡面設計一個類似底下這樣的 workflow，他可以是一個簡單的對談聊天機器人，也可以是串接到後端HR請假系統，可以協助企業進行請假的 AI 助理： 顯而易見，使用 Dify 的好處很多。而在這邊它對我們來說，意義上是一個所視即所得的 Chat Bot(AI助理)設計平台，你可以在 Dify 中先把對談流程設定好，並且進行測試。 設計初步完善之後，我們可以透過Dify API來進行串接，例如串接到 Teams Bot或是LINE Bot。API的部分我們之前在 這一篇 介紹過。 由於Dify內建處理了對談前後文與記憶的部分，並且可以直接串接OpenAI的API(或是其它LLM亦可，同時也便於抽換)，這讓我們開發 AI 助理輕省不少。 這也是我覺得 Dify 作為一個 LLMOps 開發平台(Platform)應該算是當之無愧的原因了。 串接到 LINE Bot 那在Dify上開發測試完之後，我們當然希望能夠整合在 LINE Bot(或是隨便其它什麼 Bot)上面。前面說過，由於 Dify 有提供一組API，我們可以透過該API輕易地進行串接，API的部分，我們在先前 這一篇 介紹過。因此，我們底下要更進一步，談談如何實際跟 LINE Bot 整合在一起。 其實架構上不複雜，我們只需要建立一個 LINE Bot 的 WebHook ，並且在其中呼叫 Dify API即可： 也就是上圖中，紅色虛線框起來的這一段。 這部分該如何進行呢? 倒也容易，我們看底下 WebHook 的部分： var responseMsg = "" ; //準備回覆訊息 if ( LineEvent != n...
Read more »