RAG

OpenClaw is een zelfgehoste AI-assistent die is ontworpen om te draaien met lokale LLM-runtime zoals Ollama of met cloudgebaseerde modellen zoals Claude Sonnet.

De meeste lokale AI-installaties beginnen op dezelfde manier: een model, een runtime en een chatinterface.

Chunking is de meest onderschatte hyperparameter in Retrieval ‑ Augmenteerde Generatie (RAG): het bepaalt stilzwijgend wat je LLM “ziet”, hoe duur de ingesting wordt, en hoeveel van de contextwindow van de LLM je verbruikt per antwoord.

Production-focused guide to building RAG systems: chunking, vector stores, hybrid retrieval, reranking, evaluation, and when to choose RAG over fine-tuning.

Self-hosting van LLMs houdt gegevens, modellen en inferentie onder jouw controle - een praktische weg naar AI-sovereiniteit voor teams, bedrijven en naties.

De Python-ecosysteem dit maand wordt gedomineerd door Claude Skills en AI-agent-tools. Deze overzicht analyseert de top trending Python repositories op GitHub.

De Go-ecosysteem blijft bloeien met innovatieve projecten die zich uitstrekken over AI-tools, zelfgehoste toepassingen en ontwikkelaarsinfrastructuur. Deze overzicht analyseert de top trending Go-repositories op GitHub deze maand.

Cognee is een Python-framework voor het bouwen van kennisgrafieken uit documenten met behulp van LLMs. Werkt het echter met zelfgehoste modellen?

Kiezen voor de Beste LLM voor Cognee vereist het balanceren van de kwaliteit van het bouwen van grafieken, hallucinatiepercentages en hardwarebeperkingen. Cognee excelleert met grotere modellen met lage hallucinatiepercentages (32B+) via Ollama, maar middelgrote opties werken voor lichtere opstellingen.

De Ollama Python-bibliotheek bevat nu native OLlama web zoekfunctie mogelijkheden. Met slechts een paar regels code kunt u uw lokale LLMs verrijken met real-time informatie van het web, waardoor hallucinaties worden verminderd en de nauwkeurigheid wordt verbeterd.

Het kiezen van de juiste vector store kan het verschil maken tussen succes en falen van de prestaties, kosten en schaalbaarheid van je RAG-toepassing. Deze uitgebreide vergelijking bespreekt de meest populaire opties in 2024-2025.

Ollama’s Web Search API laat je lokale LLMs verrijken met real-time webinformatie. Deze gids laat je zien hoe je web zoekfunctionaliteiten in Go kunt implementeren, van eenvoudige API-aanroepen tot volledig uitgeruste zoekagenten.

Het lokaal uitvoeren van LLMs is nu praktisch voor ontwikkelaars, startups en zelfs enterprise teams.
Maar het kiezen van het juiste hulpmiddel — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI of anderen — hangt af van je doelen:

De democratisering van AI is nu een feit. Met open-source LLMs zoals Llama 3, Mixtral en Qwen die nu concurreren met eigenaarmodellen, kunnen teams krachtige AI-infrastructuur op consumentenhardware bouwen - kosten verminderen terwijl volledige controle wordt behouden over gegevensprivacy en implementatie.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) heeft zich veel verder ontwikkeld dan alleen het gebruik van vectorgelijkeniszoekopdrachten. LongRAG, Self-RAG en GraphRAG stellen de nieuwste ontwikkelingen in deze technologie voor.

Tokenoptimalisatie is de kritieke vaardigheid die het verschil maakt tussen kostenefficiënte LLM-toepassingen en kostbare experimenten.