AI-applicaties bouwen en uitrollen
Conceptueel verhaal
Section titled “Conceptueel verhaal”Een AI‑applicatie is niet simpelweg een gewone applicatie met een model eraan gekoppeld. Een deel van het gedrag is probabilistisch: hetzelfde type input kan verschillende outputs opleveren, en een plausibele output kan toch onjuist zijn. De AI‑engineer bouwt daarom betrouwbaarheid rondom een van nature onvolmaakt component.
Het verhaal begint bij het begrijpen van de modelfamilie. Klassieke machine learning leert koppelingen uit data; deep learning leert representaties met neurale netwerken; LLM’s genereren taal en andere modaliteiten token voor token. Een bruikbare applicatie voorziet het model vervolgens van de juiste context, verankert het in betrouwbare data, geeft waar nodig tools en organiseert modelaanroepen in een workflow. Evals sturen elke iteratie. Productie-engineering voegt beveiliging, observability, kostenbeheersing, latentiebeheer en feedbackloops toe.
Concepten in dit gebied
Section titled “Concepten in dit gebied”Machine Learning
Methoden die patronen uit data leren in plaats van elke regel expliciet te coderen.
Deep Learning
Machine learning met meerlaagse neurale netwerken, de basis van moderne computer vision, spraak, multimodale systemen en LLM's.
Foundation Models and LLMs
Foundation models, LLM's, multimodale modellen en modelkeuze als keuzes binnen productie-engineering.
LLM-learning
Hoe LLMs leren via pretraining en post-training, en hoe runtime-adaptatie verschilt van het wijzigen van modelgewichten.
LLM-trainingsvoorbeeld: Git
Een uitgewerkt voorbeeld van hoe modeltraining en agent engineering samen betrouwbare procedurele Git-competentie opleveren.
Prompt Engineering
Het ontwerpen van instructies en voorbeelden die nuttig modelgedrag uitlokken.
Context Engineering
Het ontwerpen van de volledige informatieomgeving die op een bepaald moment voor het model beschikbaar is.
Context engineering in de praktijk
Dynamisch contextontwerp voor selectie, geheugen, retrieval, vertrouwen, tokenbudgetten, compressie en toolfeedbacklussen.
Grounding and RAG
Het verbinden van modeloutput aan vertrouwde, taakrelevante bronnen of systeemtoestand.
Embeddings, Vector Search, Graphs and Semantic Layers
Retrieval-bouwstenen en hun afwegingen voor semantische, gestructureerde en relatie-rijke informatie.
Tool Calling and MCP
Modellen in staat stellen gecontroleerde bewerkingen aan te vragen via gevalideerde tools en standaardinterfaces.
Agentinteroperabiliteit: A2A naast MCP
Auditeerbare taakoverdrachten tussen onafhankelijke agents over runtime- en leveranciersgrenzen heen ontwerpen.
Agentic Workflows and Harnesses
Meertraps model-workflows, verantwoordelijkheden van de harness, state, geheugen en herbruikbare workflowpatronen.
Evals and Error Analysis
Gestructureerde tests en kwalitatieve inspectie om probabilistisch AI-systeemgedrag te verbeteren.
Production Operations, Observability, Cost and Latency
AI-systemen draaien onder echte deployment, tracing, betrouwbaarheid, kosten- en prestatiebeperkingen.
Human Oversight and Guardrails
Controles die AI-inputs, outputs of acties begrenzen en menselijke zeggenschap betekenisvol houden.