Bijna geen enkele andere technologische verandering is zo snel ons dagelijks leven binnengeslopen als kunstmatige intelligentie. Wat gisteren nog werd beschouwd als een visionaire technologie van de toekomst, is nu al realiteit - of het nu gaat om sms'en, programmeren, diagnoses stellen, vertalen of zelfs het creëren van muziek, kunst of juridische stukken.
Mistral
Artikelen over Mistral AI modellen. Deze sectie behandelt technische basisprincipes, benchmarks, vergelijkingen met andere LLM's en praktische toepassingsscenario's.
MLX op Apple Silicon als lokale AI in vergelijking met Ollama & Co.
In een tijd waarin gecentraliseerde AI-diensten zoals ChatGPT, Claude of Gemini de krantenkoppen domineren, hebben veel professionele gebruikers een groeiende behoefte aan een alternatief - een lokale, zelfcontroleerbare AI-infrastructuur. Vooral voor creatieve processen, gevoelige gegevens of terugkerende workflows is een lokale oplossing vaak de duurzamere en veiligere optie.
Iedereen die met een Mac werkt - vooral met Apple Silicon (M1, M2, M3 of M4) - kan nu verbazingwekkend krachtige tools vinden om hun eigen taalmodellen rechtstreeks op het apparaat uit te voeren. Centraal hierin staat een nieuwe, grotendeels onbekende component: MLX, een machine learning framework ontwikkeld door Apple dat de komende jaren waarschijnlijk een steeds centralere rol zal spelen in het AI-ecosysteem van het bedrijf.
RAG met Ollama en Qdrant als universele zoekmachine voor eigen gegevens
In een steeds onoverzichtelijker wordende wereld van informatie wordt het steeds belangrijker om je eigen databases gericht doorzoekbaar te maken - niet via klassieke full-text zoekopdrachten, maar via semantisch relevante antwoorden. Dit is precies waar het principe van de RAG database om de hoek komt kijken - een AI-ondersteunde zoekoplossing die bestaat uit twee centrale componenten:
Ollama ontmoet Qdrant: Een lokaal geheugen voor je AI op de Mac
Lokale AI met geheugen - zonder cloud, zonder abonnement, zonder omleidingen
In een vorige artikelen Ik heb uitgelegd hoe je Ollama configureert op de Mac install. Als je deze stap al hebt voltooid, heb je nu een krachtig lokaal taalmodel - zoals Mistral, LLaMA3 of een ander compatibel model dat via REST API kan worden aangesproken.
Het model "weet" echter alleen wat er in de huidige prompt staat. Het herinnert zich geen eerdere gesprekken. Wat ontbreekt is een herinnering.
Lokale AI op de Mac: Hoe installiere een taalmodel met Ollama
Lokale AI op de Mac is al lang praktisch - vooral op Apple-Silicon computers (M-serie). Met Ollama krijg je een slanke runtime-omgeving voor veel open source taalmodellen (bijv. Llama 3.1/3.2, Mistral, Gemma, Qwen). De huidige Ollama versie komt nu ook met een gebruiksvriendelijke app waarmee je met een muisklik een lokaal taalmodel op je Mac kunt instellen. In dit artikel vind je een pragmatische gids van installatie tot de eerste prompt - met praktische tips over waar het traditioneel vaak misgaat.