Maak je je zorgen over gegevensprivacy of compliance? Wil je niet dat gevoelige informatie naar externe AI-systemen wordt gestuurd? Dan is deze sessie iets voor jou!

We duiken in retrieval-augmented generation (RAG), een methode om large language models (LLM’s) te verrijken met jouw specifieke, snel veranderende data—zonder dat deze je systemen verlaat.

Je leert:

Wat is een vectordatabase?
Hoe kun je je eigen data vectoriseren?
Hoe kun je bestaande datasources, zoals SQL-databases, integreren om AI-interacties te verbeteren?
We implementeren RAG stap voor stap en draaien AI-modellen lokaal (aan de "edge") terwijl je volledige controle over je data behoudt. Aan het einde van de sessie weet je hoe je een AI-assistent kunt bouwen die gebruik maakt van jouw private en veranderlijke data, zonder afhankelijk te zijn van externe clouddiensten.

Blijf compliant, blijf veilig, en bouw AI-oplossingen die naadloos passen in je systemen—helemaal op jouw voorwaarden