Automatische vertaling Deze pagina is automatisch vertaald vanuit de oorspronkelijke Engelse versie.
Praktische veldnotities over de onderdelen van AI-systemen die production moeten overleven: agents, evaluatie, security, memory, retrieval, model engineering en infrastructuur.
Kies hieronder een route op basis van het probleem: agentsystemen, evaluatie, of retrieval en taal. Gebruik Fast Answers voor een kortere beslisgids.
Begin hier
Agentsystemen
Een samenhangende route door reasoning, geheugen, tools, beveiliging, runtime en harness engineering.
Evaluatie
Evalueer agentgedrag en iedere fase van een retrieval-augmented generation-systeem.
Retrieval & taal
Bouw rankingpipelines, kies Document AI-systemen en structureer taal betrouwbaar.
Hoofdserie
Veeg door alle zes delen →
Ontwikkelaarstools · AI-agenten
Map pydantic naar Zod, FastAPI naar Hono en Celery naar een Postgres-queue, en bouw vervolgens een streaming agent-service in een pnpm TypeScript-monorepo.
· 24 min
AI-agenten Deel 6
Hoe de control code rond een AI agent tools autoriseert, voortgang bewaart, voltooiing verifieert en elk toegevoegd component rechtvaardigt via ablation.
· 25 min
Modelengineering · AI-infrastructuur
Een praktische handleiding voor het kiezen van kwantisatiepaden voor LLM- en diffusion-modellen op basis van bottleneck, hardware, runtime-kernel, calibration data en deploymentchecks.
· 23 min
AI-agenten
Waarom production AI agents schema-gestuurde memory nodig hebben met temporal validity, provenance en gestructureerde conflict handling, in plaats van raw text vector recall.
· 15 min
AI-agenten
Hoe je production AI agents evalueert door traces om te zetten in versioned regression datasets, trajectory metrics, gekalibreerde judges en CI gates.
· 22 min
AI-agenten Deel 5
Hoe je long-running AI agents in productie draait met sessions, harnesses, sandboxes, checkpoints, traces en deploymentpatronen die betrouwbaar herstellen.
· 38 min
Zoek- en taalsystemen
RAG-evaluatiemetrics voor parsing, retrieval, reranking, generation, citations en production telemetry, inclusief code en failure modes.
· 36 min
AI-agenten Deel 4
Waarom LLM guardrails niet volstaan voor AI agent security, en welke rol permissions, sandboxes, HITL, MCP-scoping en policy checks spelen.
· 36 min
Zoek- en taalsystemen
NER in 2026 betekent kiezen tussen GLiNER, spaCy, Transformers en LLM-extractie op basis van latency, accuracy en schema control.
· 32 min
AI-agenten Deel 3
Vergelijk JSON tool calling, MCP, Skills, CLI-tools en code-executie voor AI agents, met ACI-ontwerpregels en de production trade-offs die ertoe doen.
· 20 min
Modelengineering · AI-infrastructuur
Een praktische referentie voor 45 LLM-engineeringconcepten voor productiesystemen, met aandacht voor inference, training, architectuur, deployment en operations.
· 63 min
Zoek- en taalsystemen
OCR in 2026 betekent kiezen tussen klassieke pipelines en VLMs voor tekst, layout, tabellen en documentextractie.
· 13 min
AI-infrastructuur
Benchmarks waarin Polars, DataFusion, Daft, Ray Data, Pandas en Spark worden vergeleken op tabulaire en multimodale workloads, inclusief code en beslisregels.
· 15 min
AI-agenten Deel 2
Hoe je AI agent memory ontwerpt met checkpoints, PostgreSQL of Redis, vector stores zoals Qdrant en file-based memory voor long-running systemen.
· 19 min
Zoek- en taalsystemen
Hoe je een search-rankingstack bouwt met BM25, dense embeddings, hybride RRF, cross-encoder reranking en LLM listwise reranking op Amazon ESCI.
· 25 min
AI-agenten Deel 1
Vergelijk ReAct, ReWOO en Plan-and-Execute voor AI agents. Voorbeelden met LangGraph laten zien hoe elke loop adaptability afruilt tegen kosten, latency en planning-structuur.
· 12 min
Modelengineering
Een technische walkthrough van DeepSeeks Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC), scaling van de breedte van de residual stream, Sinkhorn-routing en trainingsstabiliteit.
· 9 min
AI-agenten
Wat openbare inzendingen voor Enterprise RAG Challenge 3 onthullen over prompt-iteratie, validatie, contextstrategie, tool wrappers en agentarchitectuur.
· 10 min
Modelengineering
Wanneer je LLMs moet fine-tunen, wanneer je RAG of prompting gebruikt, en hoe LoRA, QLoRA, DoRA, Unsloth, Axolotl, datasets, evals en deployment samenhangen.
· 20 min
AI-agenten · Modelengineering
Hoe Schema-Guided Reasoning vLLM, XGrammar, Pydantic-schema's en constrained decoding gebruikt om structureel geldige LLM-output af te dwingen.
· 11 min
Modelengineering · AI-infrastructuur
Beoordeel en implementeer LoRAX voor serving van long-tail LoRA-adapters, met actuele APIs, hardening van de Kubernetes-chart, adapterbeveiliging, cache-aware routing en trade-offs ten opzichte van vLLM.
· 10 min
AI-agenten
Hoe Domain-Driven Design AI agents helpt werken met gedeelde taal, bounded contexts, services, repositories en deterministische business rules.
· 8 min
AI-agenten
Hoe je context engineering voor AI agents ontwerpt: context windows, instructiehiërarchie, retrieval, memory, tools, guardrails, provenance en compression.
· 14 min
AI-agenten · Ontwikkelaarstools
Bouw een custom MCP-server met uv en FastMCP, maak ML feature-store-tools beschikbaar, test ze lokaal en verbind de server met Claude Desktop.
· 8 min
Modelengineering
Hoe je namen van open-weight models leest door training role, architectuur, quantization-methode, storage format, runtime en hardware-fit van elkaar te scheiden.
· 9 min
Ontwikkelaarstools
Vergelijk lokale image-generation-tools op macOS op basis van installatie, modelondersteuning, workflowcontrole, reproduceerbaarheid, extensies en onderhoudsstatus.
· 6 min
Modelengineering · Ontwikkelaarstools
Vergelijk lokale LLM-tools op macOS op basis van interface, modelformaat, beschikbare geheugenruimte, API-beschikbaarheid en de ontwikkelworkflow voor Apple Silicon.
· 6 min
Ontwikkelaarstools
Hoe pyproject.toml werkt voor build systems, projectmetadata, runtime dependencies, development groups, CLI entry points en toolconfiguratie.
· 5 min
Ontwikkelaarstools
Uitleg over Zsh startup files: wanneer ~/.zprofile en ~/.zshrc worden geladen op macOS en Linux, wat in elk bestand thuishoort en hoe je de actieve shellmodus diagnosticeert.
· 5 min
AI-infrastructuur
Wat foundation models hebben veranderd in MLOps: release-eenheden, retrieval, tools, evaluatie, tracing, serving en operationeel risico.
· 7 min
Modelengineering · AI-infrastructuur
Zo schaal je grote taalmodellen over GPUs en nodes met data-, fully sharded-, tensor-, pipeline-, context- en expert-parallelisme.
· 9 min
Ontwikkelaarstools
Een checklist voor het instellen van een MacBook voor AI engineering: Xcode-tools, Homebrew, Python met uv, Docker, terminalconfiguratie en VS Code.
· 6 min
Ontwikkelaarstools
Hoe ik uv op macOS gebruik voor Python-installaties, projectdependencies, lockfiles, inline scripts en eenmalige CLI-tools.
· 6 min
Hier staat nog niets.
