Garde-fous : délimitez votre IA
Les garde-fous contribuent à la sûreté et à la fiabilité des applications d’IA. Découvrez comment dans cet article. Continue reading
Author Archives: Bert Vanhalst
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List of blog posts :Guardrails: hou je AI binnen de lijntjes
Guardrails helpen AI-toepassingen veiliger en betrouwbaarder te maken. Ontdek hier hoe. Continue reading
Expériences pratiques avec l’évaluation automatique de la RAG
La qualité est le principal obstacle à la mise en production d’applications LLM. Dans cet article de blog, nous examinerons dans quelle mesure la qualité des applications RAG peut être mesurée automatiquement. Continue reading
Praktische ervaringen met automatische RAG-evaluatie
Kwaliteit is dé bottleneck om LLM-toepassingen in productie te brengen. In deze blogpost onderzoeken we in hoeverre de kwaliteit van RAG-toepassingen automatisch kan gemeten worden. Continue reading
AI agents: avantages, défis et cas d’utilisation
Les agents IA ont le vent en poupe. Mais que sont-ils exactement ? Et que peuvent-ils nous apporter? Continue reading
AI agents: voordelen, uitdagingen en usecases
AI Agents zijn volop in opmars. Maar wat zijn het precies? En wat kunnen ze voor ons betekenen? Continue reading
De meilleurs résultats de recherche grâce aux bases de données vectorielles
Dans le monde de l’IA, les bases de données vectorielles sont devenues un outil important.
Elles nous permettent de stocker et de fouiller efficacement de grandes quantités de données, fonction essentielle pour de nombreuses applications. Continue reading
Betere zoekresultaten met vector databases
In de wereld van AI zijn vector databases een belangrijk hulpmiddel geworden. Ze stellen ons in staat om grote hoeveelheden gegevens efficiënt op te slaan en te doorzoeken, wat cruciaal is voor veel toepassingen. Continue reading
Évaluation d’un système génératif de questions-réponses
Les frameworks d’évaluation des applications RAG permettent une évaluation systématique de la qualité des systèmes génératifs de questions-réponses. Ils permettent de mesurer différents aspects, tels que la capacité à récupérer des informations pertinentes (retrieval) et la qualité des réponses générées. Ces métriques sont essentielles pour comprendre les faiblesses d’un système RAG et apporter les ajustements nécessaires. Continue reading
Evalueren van een generatief vraag-antwoordsysteem
Frameworks voor het evalueren van RAG toepassingen laten toe om de kwaliteit van generatieve vraag-antwoordsystemen systematisch te beoordelen. Ze voorzien een manier om verschillende aspecten te meten, zoals het vermogen om relevante informatie op te halen (retrieval) en de kwaliteit van de gegenereerde antwoorden. Dergelijke metrieken zijn cruciaal om inzicht te krijgen in de eventuele zwakke punten van een RAG systeem en waar nodig te kunnen bijsturen. Continue reading