Standaard-RAG zou een tool moeten zijn, niet de architectuur
Waarom one-shot retrieval tekortschiet bij ambigue en meerstapsvragen, en waarom standaard-RAG beter werkt als snelle retrievaltool binnen een adaptieve agentic architectuur.
Lees het →Een nederig notitieboek — wat ik denk, wat ik test, wat ik bouw, wat stukgaat en wat ik ervan vind.
Waarom one-shot retrieval tekortschiet bij ambigue en meerstapsvragen, en waarom standaard-RAG beter werkt als snelle retrievaltool binnen een adaptieve agentic architectuur.
Lees het →Veldnotities van systemen die live gingen — wat standhield, wat niet, en wat ik opnieuw zou doen.
Nieuwste: Hoe ik één pagina citeerbaar maak, en hoe ik dat controleerLabs, prototypes en onafgemaakte tests. Ook nuttig als ze falen.
Nieuwste: Kan Jev grootschalige chatgeschiedenisanalyse praktisch maken?Essays en argumenten die nog geen product zijn.
Nieuwste: Standaard-RAG zou een tool moeten zijn, niet de architectuurServing, kernels, quantisatie en de kosten van het daadwerkelijk draaien van het model.
Nog niets in dit onderdeel.Waarom one-shot retrieval tekortschiet bij ambigue en meerstapsvragen, en waarom standaard-RAG beter werkt als snelle retrievaltool binnen een adaptieve agentic architectuur.
Een zoekpositie zegt niet of een antwoordmachine je pagina heeft opgehaald, gebruikt of genoemd. Generative engine optimization begint bij het uit elkaar houden van die drie gebeurtenissen, en bij de weigering om een benchmarkwinst als belofte te verkopen.
Een citeerbare pagina beantwoordt één vraag, zet de bron naast de claim, en is te controleren zonder een ongemeten signaal als geslaagd te verkopen. Dit is de methode die ik echt gebruik.
Jev is een nieuw decision model van TypeSafeAI. Ik test of de combinatie van classificatie in seconden, zeer lage inferencekosten en bruikbare semantische accuracy grootschalige chat-history analysis praktisch kan maken.
Verwarring rond enterprise-AI-integratie is inmiddels eerder regel dan uitzondering. Bestuurders ontwikkelen hoge verwachtingen, een technisch team bouwt binnen enkele weken een indrukwekkende demo en de eerste gebruikers zien direct potentieel. Zodra het project richting productie gaat, verandert het beeld: kosten lopen op, latency wordt zichtbaar, securityvragen ontstaan, retrievalkwaliteit blijkt wisselend en een architectuur die voor enkele developers prima werkte, gedraagt zich anders zodra honderden medewerkers ermee werken.
Ontdek een productiegerichte aanpak voor enterprise-AI-integratie, van documentverwerking en RAG tot vectordatabases, toegangsisolatie, inference en OpenWebUI.
De afgelopen jaren heb ik gezien dat veel organisaties met dezelfde onzekerheid rond AI-integratie worstelen. Vrijwel iedereen is het erover eens dat AI een grote transformatie teweegbrengt.
Een organisatie heeft zelden maar één document dat zij met een AI-systeem wil verbinden. Er zijn honderden beleidsdocumenten, contracten, gescande PDF’s, technische rapporten, presentaties, tabellen en Excel-werkmappen. Van buitenaf lijkt de opdracht eenvoudig: upload het bestand, extraheer de tekst, verdeel die in chunks en stuur ze naar een vectordatabase.
Een vraag, een project, of iets dat niet in een commentaarvak past.