RAG

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).

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.