Research blog
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Ingestion de données non-structurées : comment créer un graphe automatiquement à partir de texte ?
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Cet article s’intéresse aux façons dont une représentation graphe peut être obtenue à partir de données textuelles, les différents types de graphe qui peuvent être extraits, et les outils fréquemment utilisés.
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Master Data Management (MDM): concepten, voorbeelden, architecturen en best practices
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Wat houdt Master Datamanagement in? Welke problemen kan het oplossen?
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AI om de veiligheid van code te verbeteren? (Deel 2: opsporing van kwetsbaarheden)
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Kan GenAI helpen bij het opsporen van kwetsbaarheden in bestaande code?
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L’IA pour améliorer la sécurité du code ? (Partie 2 : détection de vulnérabilités)
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L’IAGén peut-elle aider à détecter des vulnérabilités dans du code existant ?
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Master Data Management (MDM) : concepts, exemples, architectures et bonnes pratiques
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En quoi consiste le Master Data Management ? Quels problèmes permet-il de résoudre ?
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AI om de veiligheid van de code te verbeteren? (Deel 1: veiligheid van de gegenereerde code)
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Kan GenAI worden gebruikt om veiligere computercode te schrijven?
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L’IA pour améliorer la sécurité du code ? (Partie 1 : sécurité du code généré)
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L’IAGén permet-elle d’écrire du code informatique plus sécurisé ?
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GraphRAG – Naar een verbeterde retrieval dankzij knowledge graphs
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RAG-systemen (Retrieval-Augmented Generation) hebben het mogelijk gemaakt voor grote taalmodellen (LLM’s) om te steunen op betrouwbare gegevens. Maar ze blijven onder andere beperkt in hun vermogen om hallucinaties te beheersen. Daar komt GraphRAG in beeld: door LLM’s te combineren met knowledge graph verbetert het de nauwkeurigheid, transparantie en redeneercapaciteit van de modellen.
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Expériences pratiques avec l’évaluation automatique de la RAG
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La qualité est le principal obstacle à la mise en production d’applications LLM. Dans cet article de blog, nous examinerons dans quelle mesure la qualité des applications RAG peut être mesurée automatiquement.
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Praktische ervaringen met automatische RAG-evaluatie
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Kwaliteit is dé bottleneck om LLM-toepassingen in productie te brengen. In deze blogpost onderzoeken we in hoeverre de kwaliteit van RAG-toepassingen automatisch kan gemeten worden.
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