RAG

AI vervangt kennismanagement niet; het verandert de vorm ervan voor zowel individuen als teams.

De meeste moderne kennissystemen optimaliseren de terugwinning (retrieval), en dat is begrijpelijk. Zoeken is zichtbaar, eenvoudig te demonstreren en voelt magisch wanneer het werkt. Typ een vraag, krijg een antwoord.

De uitgangspunt is eenvoudig: gecompileerde kennis is herbruikbaarder dan opgeroepen fragmenten. RAG (Retrieval-Augmented Generation) is het standaardantwoord geworden op een eenvoudige vraag – hoe geef ik een LLM (Large Language Model) toegang tot externe kennis?

PKM, RAG, wikis en AI-geheugensystemen worden vaak besproken alsop ze hetzelfde probleem oplossen. Dat doen ze niet. Ze hebben allemaal te maken met kennis, maar ze werken op verschillende lagen:

Informatieoverload gaat minder om de louter grote hoeveelheid dan om onopgeloste input. Modern kenniswerk achterlaat een spoor van tabbladen, chatthreads, documenten, highlights, codefragmenten, transcripties, screenshots en halfgeschreven notities.

De meeste tutorials over “gestructureerde output” van GPT-modellen (LLM’s) zijn niet serieus. Ze leren je beleefd om JSON te vragen en hopen daarna dat het model zich gedraagt. Dat is geen validatie. Dat is optimisme met accolades.

Als u werkt aan generatie versterkt met ophalen (RAG), leidt dit gedeelte u in eenvoudige taal door tekst-embeddings: wat ze zijn, hoe ze passen binnen zoeken en ophalen, en hoe u twee veelvoorkomende lokale opstellingen in Python kunt aanroepen via Ollama of een OpenAI-compatibele HTTP-API (zoals veel op llama.cpp gebaseerde servers exposen).

Neo4j is waar je naartoe grijpt wanneer de relaties de data zijn. Als je domein eruitziet als een whitebord met cirkels en pijlen, dan is het pijnlijk om dit in tabellen te dwingen.

De meeste lokale AI-opstellingen beginnen met een model en een runtime.

OpenClaw is een self-hosted AI-assistent die is ontworpen om te draaien met lokale LLM-runtime-omgevingen zoals Ollama of met cloudmodellen zoals Claude Sonnet.

De meeste lokale AI-opstellingen 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.

Zelfhosting van LLMs houdt data, modellen en inferentie onder uw controle—een praktische weg naar AI-soevereiniteit voor teams, bedrijven en naties.

Het Python-ecosysteem wordt deze maand gedomineerd door Claude Skills en tooling voor AI-agents. Deze analyse bespreekt 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.