Research blog
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AI om de veiligheid van code te verbeteren? (Deel 2: opsporing van kwetsbaarheden)
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)
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
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)
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)
L’IAGén permet-elle d’écrire du code informatique plus sécurisé ?
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GraphRAG – Naar een verbeterde retrieval dankzij knowledge graphs
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
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
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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GraphRAG – Vers une génération augmentée par les graphes de connaissances
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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HTTPS, Incognito, VPN, Tor… waartegen beschermt het ons?
Hoe kunnen we onszelf beschermen tegen de sporen die we achterlaten als we op het internet surfen? Er worden verschillende oplossingen voorgesteld, met hun voor- en nadelen.
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