AI

Start de Jupyter Notebook productiviteit op met essentiële sneltoetsen, magische commando’s en workflow-tips die uw data science- en ontwikkelingservaring kunnen transformeren.

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.

De geheugenmarkt ervaart ongekende prijsstabiliteit in het laatste deel van 2025, met RAM-prijzen die schieten omhoog dramatisch over alle segmenten.

Lokale implementatie van LLMs is steeds populairder geworden, aangezien ontwikkelaars en organisaties betere privacy, lagere latentie en grotere controle over hun AI-infrastructuur nastreven.

Aan de slag met AI- en ML-werkbelastingen die steeds complexer worden, is het belangrijk dat er robuuste orkestratiesystemen zijn. De eenvoud, prestaties en gelijktijdigheid van Go maken het ideaal om de orkestratielag van ML-pijplijnen te bouwen, zelfs als de modellen zelf in Python zijn geschreven.

Cross-modale ingebedden stellen een doorbraak voor in de kunstmatige intelligentie, waardoor begrip en redeneren mogelijk worden over verschillende gegefstypen binnen een gedeelde representatie-ruimte.

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.

FLUX.1-dev is een krachtig tekst-naar-afbeelding model dat indrukwekkende resultaten produceert, maar zijn geheugengebruik van 24GB+ maakt het lastig om te draaien op veel systemen. GGUF-quantisatie van FLUX.1-dev biedt een oplossing, met een verminderings van het geheugengebruik met ongeveer 50% terwijl de afbeeldingskwaliteit goed behouden blijft.

Het configureren van contextgrootte in Docker Model Runner is complexer dan het zou moeten zijn.

Black Forest Labs heeft FLUX.1-Kontext-dev, een geavanceerd beeld-naar-beeld AI-model dat bestaande beelden verrijkt met behulp van tekstinstructies, vrijgegeven.

Docker Model Runner is het officiële hulpmiddel van Docker om AI-modellen lokaal uit te voeren, maar NVidia GPU-acceleratie inschakelen in Docker Model Runner vereist specifieke configuratie.

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

Immich is een revolutionaire open-source, zelfgehost oplossing voor het beheren van foto’s en video’s die je volledige controle geeft over je herinneringen. Met functies die concurreren met Google Photos - waaronder AI-gestuurde gezichtsherkenning, slimme zoekfuncties en automatische mobiele back-up - terwijl je data privé en veilig blijft op je eigen server.