本文介绍了一种简单的语音生成式 AI 应用架构，通过结合新的 gpt-4o-realtime-preview 模型和 Azure AI Search，实现了 RAG 模式。新的 Azure OpenAI gpt-4o-realtime-preview 模型以其语音到语音的功能，为更自然的应用程序用户界面打开了大门。这种新的基于语音的界面也带来了一个有趣的新挑战：如何在使用音频作为输入和输出的系统中实现检索增强生成 (RAG)？

RAG 是一种将语言模型与您自己的数据相结合的流行模式。我们将介绍一种简单的语音生成式 AI 应用架构，该架构支持在实时音频 API 之上进行 RAG，并支持来自客户端设备的全双工音频流，同时安全地处理对模型和检索系统的访问。

2024 年 FireUG 技术社区在内容方面加大了在短视频领域的投入，话题和技术主流趋势结合的更加自然丰富。

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• 每月科技新闻

  • 期数：21

• Semantic Kernel 入门

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• 程序员生活

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• 程序员职业发展系列

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• ChatGPT玩法

  • 期数：4

• 面试必备

  ……

在2025年，我们可能会习惯于与一个个人AI代理聊天，这个代理了解我们的日程、朋友圈和我们去过的地方。它们被设计得如此贴心，以至于我们愿意让它们深入我们生活的方方面面。通过语音交流，这种亲密感变得更加强烈。

但这种亲密感其实是一种错觉，我们以为自己在和一个真正像人的代理互动，但实际上背后是一个服务于工业利益的系统，这些利益并不总是和我们的利益一致。这些AI代理拥有强大的能力，它们能微妙地影响我们的消费选择、去向和阅读内容。它们以一种几乎不易察觉的方式，让我们忘记它们真正的忠诚所在。

.NET Conf China 2024 赋能开发者！

—— FireUG 特别呈现

以“智能、创新、开放”为核心主题，.NET Conf China 2024 于12月14日在上海成功举办。

本次大会，微软（中国）公司首席技术官韦青老师在主会场演讲中分享了对 AI 技术时代的前瞻思考，并在圆桌论坛深度探讨了.NET+AI 的现状与未来。各分会场中，来自微软的工程师、产品组专家及微软最有价值专家（MVP）老师们，围绕 .NET Aspire、用 .NET 打造企业级智能聊天助手与 API 网关、.NET 在国产化系统下的实践等话题带来了精彩分享。

在当今的AI技术浪潮中，微软推出的Phi-4模型无疑是一个令人瞩目的创新。作为小型语言模型（SLM）的最新成员，Phi-4以其14B参数的强大性能和卓越的复杂推理能力，展示了AI技术在数学、编程和长文本处理等领域的巨大潜力。本文将详细介绍如何使用MLX框架调用Phi-4模型，并探讨其在不同应用场景中的实际效果。

微软研究团队推出了一个新开发的多智能体系统——Magentic-One。这个系统能够解决各种领域的开放性网络和文件任务，是朝着开发能够完成人们在工作和生活中遇到的各种任务的智能体迈出的重要一步。他们还在微软的AutoGen框架上发布了Magentic-One的开源实现。

未来的AI将更加注重行动。AI系统正在从简单的对话转变为实际完成任务，这将是AI价值的真正体现。比如，从推荐晚餐选项的生成性AI，到能够自主下单和安排送餐的代理助手。从总结研究论文到积极搜索和整理相关研究以完成全面的文献综述。

语音技术正在改变我们与机器互动的方式，使与AI的对话感觉比以往任何时候都更加自然。随着 GPT-4o 实时API的公开测试版发布，开发人员现在可以使用这些工具在应用程序中创建低延迟、多模态的语音体验，从而为创新开辟了无限的可能性。

过去构建语音机器人需要将多个模型拼接在一起，用于语音识别、推理和文本转语音等操作。而现在借助实时API，开发者只需通过一个API调用即可完成整个过程，从而实现流畅、自然的语音对话。这对于客户支持、教育和实时语言翻译等行业来说是一个重大变革，因为在这些行业中，快速、无缝的交互至关重要。

对企业来说，生成式AI最具影响力的应用之一是创建自然语言界面，这些界面已根据特定领域和使用场景的数据进行了定制，以提供更准确、更准确的响应。这意味着回答与银行、法律和医疗等特定领域相关的问题。

我们经常谈到实现这一目标的两种方法：

1. 检索增强生成（RAG）：将这些文档存储在向量数据库中，在查询时根据它们与问题的语义相似度来检索文档，然后将它们作为LLM的上下文。
2. 监督微调（SFT）：在一组代表特定领域知识的提示和响应上对现有的基线模型进行训练。

虽然大多数尝试使用RAG的组织都试图通过其内部知识库来扩展LLM的知识，但许多组织在没有进行显著优化的情况下未能达到预期效果。同样，精心挑选一个足够大且高质量的数据集用于微调也是一项具有挑战性的任务。这两种方法都有局限性：微调将模型限制在其已训练的数据上，使其容易受到近似和幻觉的影响，而RAG虽然可以使模型落地，但它仅根据查询与文档的语义接近程度来检索文档——这可能与查询无关，并导致给出的解释不充分。

语音识别和合成的延迟可能是创建无缝和高效应用程序的一个重大障碍。减少延迟不仅可以改善用户体验，还可以提升实时应用程序的整体性能。本文将探讨在一般转录、实时转录、文件转录和语音合成中减少延迟的策略。

1. 网络延迟：将语音资源移近应用程序

导致语音识别延迟的主要因素之一是网络延迟。为了减轻这一延迟，关键是减少应用程序与语音识别资源之间的距离。以下是一些建议：

不久前我的一位好友向我诉说他的遭遇，他原创的一套在线课程被一家知识付费平台用爬虫剽窃并公开收费，他感到非常愤怒，但是又无可奈何。当下我们常说互联网信息爆炸的同时也应该看到，大量垃圾信息充斥着网络，普通人难以辨别真伪。久而久之，原创内容越来越少，导致网络上的信息质量越来越低，形成恶性循环。