methodology
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Rules as Code : leçons tirées d’une expérience
Que se passe-t-il lorsqu’on s’attaque à un projet de Rules As Code avec un EDI basé sur l’IA ?
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Rules as Code: lessen uit een experiment
Wat gebeurt er als een leek zich waagt aan een Rules as Code project met een AI-powered IDE?
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Garde-fous : délimitez votre IA
Les garde-fous contribuent à la sûreté et à la fiabilité des applications d’IA. Découvrez comment dans cet article.
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Guardrails: hou je AI binnen de lijntjes
Guardrails helpen AI-toepassingen veiliger en betrouwbaarder te maken. Ontdek hier hoe.
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Rules as Code, un parcours semé d’embûches ?
Un lien étroit entre la réglementation et sa mise en œuvre logicielle : cela semble séduisant, mais est-ce réalisable ?
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Rules as Code, een hindernissenparcours?
Een nauwe koppeling tussen regelgeving en de softwarematige implementatie ervan: klinkt mooi, maar is het ook haalbaar?
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Ingestion van ongestructureerde data: hoe maak je automatisch een graph op basis van tekst?
Dit artikel gaat in op de manieren waarop een graph kan worden verkregen op basis van tekstuele data, de verschillende soorten graphs die kunnen worden geëxtraheerd en de tools die vaak worden gebruikt.
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Ingestion de données non-structurées : comment créer un graphe automatiquement à partir de texte ?
Cet article s’intéresse aux façons dont une représentation graphe peut être obtenue à partir de données textuelles, les différents types de graphe qui peuvent être extraits, et les outils fréquemment utilisés.
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Expériences pratiques avec l’évaluation automatique de la RAG
La qualité est le principal obstacle à la mise en production d’applications LLM. Dans cet article de blog, nous examinerons dans quelle mesure la qualité des applications RAG peut être mesurée automatiquement.
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Praktische ervaringen met automatische RAG-evaluatie
Kwaliteit is dé bottleneck om LLM-toepassingen in productie te brengen. In deze blogpost onderzoeken we in hoeverre de kwaliteit van RAG-toepassingen automatisch kan gemeten worden.
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