Basis en Concepten
Fundamentele uitleg van RAG, praktische intro via tools als NotebookLM, en hoe de architectuur werkt.
Artikelen
4 artikelen, gerangschikt op populariteit.
RAG versus NotebookLM: wanneer gebruik je wat?
RAG en NotebookLM laten beide AI antwoorden over jouw documenten. Ontdek de verschillen en wanneer je voor de no-code tool kiest of zelf een pipeline bouwt.
RAG-architectuur uitgelegd
Retrieval-Augmented Generation (RAG) combineert een vectordatabase met een taalmodel: relevante documenten worden opgezocht en als context meegegeven aan het model.
Vraag en antwoord over je eigen documenten: van NotebookLM tot een eigen RAG-pijplijn
Wil je een AI laten antwoorden op basis van jouw eigen documenten? Begin met een kant-en-klare tool zoals NotebookLM, en bouw pas een eigen RAG-pijplijn als je meer controle of integratie nodig hebt.
Wat is RAG? Retrieval-Augmented Generation in begrijpelijke taal
RAG laat een AI eerst relevante documenten ophalen en pas daarna antwoorden op basis van die bronnen, zodat je actuele en onderbouwde antwoorden krijgt in plaats van verzonnen tekst.