Snelle antwoorden voor AI-engineeringbeslissingen
Automatische vertaling Dit artikel is automatisch vertaald vanuit de oorspronkelijke Engelse versie.
Gebruik dit gedeelte wanneer je eerst het korte antwoord nodig hebt voordat je de diepte ingaat. Elke guide geeft een praktische default, de trade-offs en een link naar het langere artikel voor situaties waarin de details ertoe doen.
Het blogarchief blijft gericht op long-form-artikelen. Fast Answers zijn kortere decision guides.
AI agents
| Vraag | Kort antwoord | Guide | Deep dive |
|---|---|---|---|
| Met welk agent framework kan ik het beste beginnen? | Gebruik LangChain agents als high-level startpunt, LangGraph voor expliciete state, of een framework dat aansluit bij de retrieval- en platformbehoeften van het product. | Beste AI Agent Frameworks | AI Agent Reasoning Loops |
| Welke tool voor agent evaluation moet ik gebruiken? | Gebruik Phoenix voor open tracing, LangSmith voor een managed workflow, DeepEval voor Python CI of Promptfoo voor lokale matrix- en red-teamtests. | Beste AI Agent Evaluation Tools | Agent Evals: Traces naar Test Suites |
| Hoe beveilig ik een AI agent? | Beperk eerst de mogelijkheden: gebruik smallere tools, pre-tool policy checks, sandboxes, scoped credentials, approvals, egress controls en traces. | AI Agent Security Checklist | AI Agent Security |
| Welke toolinterface moet ik gebruiken? | Gebruik function calling binnen één app, MCP voor herbruikbare servers, een CLI voor volwassen commands of skills voor herbruikbare workflow-instructies. | AI Agent Tool Interfaces | AI Agent Tool Use |
Model engineering en infrastructuur
| Vraag | Kort antwoord | Guide | Deep dive |
|---|---|---|---|
| Welke lokale LLM-tool moet ik op macOS gebruiken? | Vergelijk Ollama, LM Studio, llama.cpp en MLX-LM op basis van workflow, artifact, runtime control en beschikbare memory headroom. | Lokale LLM-tools op macOS | Lokale LLMs op macOS |
| Welke quantization representation moet ik gebruiken? | Kies eerst de runtime en hardware; GGUF, AWQ, GPTQ, FP8 en NF4 beschrijven verschillende lagen of doelen. | LLM Quantization Formats | Model Quantization Guide |
| Moet ik prompting gebruiken, RAG inzetten of fine-tunen? | Gebruik prompting voor instructies, RAG voor veranderende kennis en evidence en fine-tuning voor consistent gedrag. | Fine-Tuning vs RAG vs Prompting | LLM Fine-Tuning Guide |
Retrieval en language systems
| Vraag | Kort antwoord | Guide | Deep dive |
|---|---|---|---|
| Welke RAG evaluation stack moet ik gebruiken? | Begin met deterministische stage metrics en voeg daarna calibrated judges en productspecifieke checks toe. | Beste RAG Evaluation Tools | RAG Evaluation Metrics |
| Welk OCR-model moet ik gebruiken voor document AI? | Gebruik klassieke OCR voor schone afdrukken, een gespecialiseerde parser voor gestructureerde pagina’s en een document VLM wanneer visual reasoning vereist is. | Beste OCR-modellen | OCR Guide |
| Welk NER-model moet ik gebruiken? | Gebruik spaCy voor stabiele labels, GLiNER voor veranderende labels, een supervised encoder wanneer je data hebt of een LLM voor records die veel reasoning vereisen. | Beste NER-modellen | NER Guide |
| Welke search ranking stack moet ik bouwen? | Begin met BM25, voeg dense recall toe, combineer complementaire resultaten en rerank daarna een shortlist met begrensde latency. | BM25 vs Embeddings vs Rerankers | Search Ranking Stack |