Praktische Toepassingen
17 concepten
Chain-of-Thought Prompting
Een prompttechniek die LLM's vraagt stap voor stap te redeneren voordat ze antwoorden, wat de nauwkeurigheid dramatisch verbetert
Few-Shot Prompting
Het meegeven van enkele uitgewerkte voorbeelden in de prompt om het gedrag van een LLM te sturen — verbetert nauwkeurigheid typisch met 20-30% ten opzichte van zero-shot
Generative Engine Optimization (GEO)
Content optimaliseren voor AI-ontdekking in plaats van alleen zoekmachines — antwoord-eerst structuur, gestructureerde data en vraaggeoriënteerde titels.
Grounding in AI
Het verankeren van LLM-antwoorden aan geverifieerde externe bronnen om hallucinaties te verminderen en citatie mogelijk te maken
In-Context Learning (ICL)
Het vermogen van LLM's om nieuwe taken te leren uit voorbeelden in de prompt — zonder gewichtsupdates of fine-tuning
Prompt Engineering
De systematische praktijk van het ontwerpen van effectieve prompts om optimale resultaten te krijgen van LLM's
Zero-Shot Prompting
Een LLM een taak laten uitvoeren met alleen instructies en zonder voorbeelden — de snelste en goedkoopste promptbenadering
AI Robotics
De integratie van geavanceerde AI-foundationmodellen met roboticahardware om machines te creëren die autonoom kunnen redeneren en fysiek manipuleren in de echte wereld.
Edge AI
Edge AI draait AI-modellen direct op lokale apparaten in plaats van in de cloud, voor privacy, lage latentie en offline functionaliteit via gekwantiseerde en gedistilleerde modellen.
Embodied AI
AI-systemen ontworpen om fysieke of virtuele omgevingen waar te nemen en ermee te interageren, als brug tussen digitaal redeneren en real-world actie.
GraphRAG
Een RAG-architectuur die vooraf een kennisgraaf uit documenten opbouwt, waardoor multi-hop redenering over entiteitsrelaties mogelijk wordt in plaats van platte vectorzoekopdrachten.
MLOps
MLOps past DevOps-principes toe op machine learning: het automatiseren van deployment, monitoring en onderhoud van ML-modellen in productie.
Semantisch Zoeken
Semantisch zoeken haalt informatie op op basis van betekenis in plaats van trefwoorden, met AI-embeddings en vectorgelijkenis om relevante resultaten te vinden.
Structured Output
Structured output dwingt LLM's om machineleesbare data (zoals JSON) te produceren die aan een vooraf gedefinieerd schema voldoet, zodat AI-output betrouwbaar door applicaties verwerkt kan worden.
AI API
Een AI API is een webservice waarmee ontwikkelaars AI-modelcapaciteiten via eenvoudige HTTP-verzoeken in applicaties integreren, zonder zelf modellen te draaien.
Knowledge Graph
Een knowledge graph slaat real-world entiteiten en hun relaties op als een gestructureerd netwerk, zodat machines kunnen redeneren over verbonden feiten en AI-nauwkeurigheid verhogen.
System Prompt
Een system prompt is de instructieset van de ontwikkelaar die het gedrag, de rol, beperkingen en het outputformaat van een LLM voor een specifieke applicatie definieert.