Interests: Mobile Application Development, Mobile Device Management, Mobile Security, BYOD, SOA en Web Services, Portaaltools en Desktop Integratie,
Publications
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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.
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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.
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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…
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Qualité d’un système génératif de questions-réponses
Dans le contexte de l’IA générative, les applications “chat with your data” qui permettent de poser des questions sur des informations propriétaires suscitent un vif intérêt. Dans cet article, nous décrirons quelques techniques qui contribuent à l’optimisation de ces systèmes génératifs de questions-réponses.
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Kwaliteit van een generatief vraag-antwoordsysteem
In de context van generatieve AI is er veel interesse in “chat with your data” toepassingen waarbij je vragen kunt stellen over bedrijfseigen informatie. In dit artikel beschrijven we een aantal technieken die de kwaliteit van dergelijke generatieve vraag-antwoordsystemen helpen verbeteren.
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LangChain – LLM application development framework
LangChain is een open source framework voor het bouwen van toepassingen op basis van taalmodellen (large language models – LLM’s). Het laat toe om op een eenvoudige manier de verschillende componenten van dergelijke toepassingen te orchestreren op basis van chains. LangChain est un framework open source pour la construction d’applications basées sur de grands modèles
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Un propre système de questions/réponses basé sur des modèles de langue
Suite au lancement de ChatGPT, une masse d’outils permettant de répondre à des questions concernant votre propre contenu voient le jour. Le principe est très simple : téléchargez vos documents (PDF, Word, etc.) et vous pouvez presque immédiatement poser des questions, généralement dans un environnement de type “chatbot”. Dans cet article, nous décrivons le fonctionnement d’un tel système de réponse aux…
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Qu’est-ce que le routage vocal et que peut-il apporter ?
Dans un article précédent, nous avons dressé la liste des opportunités d’améliorations de l’assistance à la clientèle. Les centres de contact sont soumis à une pression constante de répondre aux questions le plus efficacement possible. Dans cet article, nous examinons de plus près l’une des techniques possibles : le routage vocal.
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Een eigen vraag- en antwoordsysteem op basis van taalmodellen
Naar aanleiding van de lancering van ChatGPT duiken er massaal tools op die toelaten om vragen te beantwoorden over je eigen content. Het wordt heel eenvoudig voorgesteld: upload je documenten (PDF, Word, etc.) en je kan quasi onmiddellijk vragen beginnen stellen, typisch in een chatbot-achtige omgeving. In dit artikel geven we aan hoe zo’n question answering systeem in elkaar steekt…
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Picovoice Rhino – Speech-to-Intent engine
Picovoice Rhino est un logiciel speech-to-intent qui permet aux utilisateurs d’interagir vocalement avec une application. Picovoice Rhino se distingue dans l’exécution de la reconnaissance d’intention, celle-ci étant réalisée en une seule étape de l’entrée audio à l’intention. Dans les approches plus traditionnelles, l’entrée audio doit d’abord être transposée en texte avant d’y appliquer la reconnaissance
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