Notre évaluation d’un agent conversationnel RAG a révélé un écart de performance entre le français et le néerlandais, soulignant un défi persistant dans l’utilisation des grands modèles de langage (LLM) multilingues. Cette différence de performance s’explique en partie par la disponibilité des ressources utilisées pour entraîner ces modèles, mais d’autres facteurs peuvent également entrer en jeu. Continue reading
Dit artikel gaat in op de manieren waarop een graph kan worden verkregen op basis van tekstuele data, de verschillende soorten graphs die kunnen worden geëxtraheerd en de tools die vaak worden gebruikt. Continue reading
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. Continue reading
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. Continue reading
Les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) ont permis aux grands modèles de langage (LLM) de s’appuyer sur des données fiables. Mais ils restent limités, entre autres, dans leur capacité à contrôler les hallucinations. C’est là que GraphRAG entre en jeu : en combinant les LLM avec des graphes de connaissances, il améliore la précision, la transparence et la capacité de raisonnement des modèles.
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Dit artikel gaat in op de manier waarop algoritmische bias kan worden gemeten en op de verschillende manieren om deze te corrigeren om eerlijke voorspellingen te genereren. Continue reading
Cet article s’intéresse à la manière dont les biais algorithmiques peuvent être mesurés et corrigés pour générer des prédictions équitables. Continue reading
AI literacy of AI-geletterdheid is een van de eerste verplichtingen van de AI Act die nu van kracht is. Continue reading
La maîtrise de l’IA ou l’AI literacy en anglais est l’une des premières obligations de l’AI Act à être entrée en vigueur. Continue reading
“Garbage in, garbage out” is een veelgebruikte uitspraak om de impact van data op de resultaten van kunstmatige intelligentiesystemen te beschrijven. Generatieve AI-toepassingen zoals vraag-en-antwoordsystemen vormen geen uitzondering op de regel. De knowledge bases waarop ze vertrouwen om antwoorden te genereren, moeten worden gevoed door een ingestion pipeline die speciaal is toegespitst op dit soort data, die in verschillende vormen beschikbaar zijn, zowel gestructureerd als ongestructureerd. Continue reading
