Bekijk alle inhoud met de tag LLM
Eunomia MCP Server is een uitbreiding van het Eunomia-framework die datagovernancebeleid orkestreert—zoals PII-detectie en toegangscontrole—over tekststromen in LLM-gebaseerde applicaties, wat zorgt voor sterke naleving en beveiliging in AI-gedreven omgevingen.
De MongoDB MCP Server maakt naadloze integratie mogelijk tussen AI-assistenten en MongoDB-databases, waardoor direct databasebeheer, query-automatisering en gegevensopvraging mogelijk is via het gestandaardiseerde Model Context Protocol (MCP).
De Nile MCP Server vormt de brug tussen AI-assistenten en het Nile databaseplatform, waardoor naadloze automatisering van databasebewerkingen, credentialbeheer, SQL-uitvoering en regiobeheer mogelijk is via LLM-gestuurde workflows in FlowHunt.
De Astra DB MCP Server vormt een brug tussen Large Language Models (LLM's) en Astra DB, waardoor veilige, geautomatiseerde data-querying en -beheer mogelijk wordt. Het stelt AI-gedreven workflows in staat rechtstreeks te communiceren met Astra DB, wat productiviteit en naadloze database-automatisering ontgrendelt.
DocsMCP is een Model Context Protocol (MCP) server die Large Language Models (LLM's) voorziet van realtime toegang tot zowel lokale als externe documentatiebronnen. Dit verbetert ontwikkelaarsworkflows en AI-ondersteuning door directe, contextbewuste documentatie-opzoekingen mogelijk te maken.
De Linear MCP Server verbindt het projectmanagementplatform van Linear met AI-assistenten en LLM's, waardoor teams issuebeheer, zoeken, updates en samenwerking rechtstreeks via conversatie-interfaces kunnen automatiseren.
De LlamaCloud MCP Server verbindt AI-assistenten met meerdere beheerde indexen op LlamaCloud, waardoor ondernemingsbrede documentopvraging, zoeken en kennisverrijking mogelijk worden via een overzichtelijke, op tools gebaseerde Model Context Protocol-interface.
De mcp-local-rag MCP Server maakt privacyvriendelijke, lokale Retrieval-Augmented Generation (RAG) webzoekopdrachten mogelijk voor LLM's. Hiermee kunnen AI-assistenten actuele informatie van het web benaderen, embedden en extraheren zonder externe API's, waardoor onderzoek, contentcreatie en vraag-antwoordprocessen worden verbeterd.
De nx-mcp MCP Server vormt een brug tussen de Nx monorepo build tools en AI-assistenten en LLM-workflows via het Model Context Protocol. Automatiseer werkruimtebeheer, voer Nx-commando's uit en maak intelligente projectanalyse mogelijk in je Nx-gebaseerde codebase.
De Serper MCP Server overbrugt AI-assistenten met Google Search via de Serper API, waarmee realtime web-, beeld-, video-, nieuws-, kaarten-, reviews-, shopping- en academische zoekmogelijkheden direct binnen FlowHunt-workflows mogelijk zijn.
Home Assistant MCP Server (hass-mcp) vormt een brug tussen AI-assistenten en je Home Assistant smart home, waardoor LLM's apparaten en automatiseringen kunnen opvragen, aansturen en samenvatten via het Model Context Protocol.
De any-chat-completions-mcp MCP-server verbindt FlowHunt en andere tools met elke OpenAI SDK-compatibele Chat Completion API. Het maakt naadloze integratie van meerdere LLM-aanbieders mogelijk—waaronder OpenAI, Perplexity, Groq, xAI en PyroPrompts—door chatgebaseerde vragen via één uniforme, eenvoudige interface door te sturen.
De Browserbase MCP-server maakt veilige, cloudgebaseerde browserautomatisering mogelijk voor AI en LLM's, waardoor krachtige webinteractie, data-extractie, UI-testing en autonoom browsen met naadloze integratie in FlowHunt-workflows mogelijk wordt.
Chat MCP is een cross-platform desktop chatapplicatie die gebruikmaakt van het Model Context Protocol (MCP) om te communiceren met verschillende Large Language Models (LLM's). Het biedt een uniforme, minimalistische interface voor ontwikkelaars en onderzoekers om meerdere LLM-backends te testen, mee te werken en te configureren, waardoor het ideaal is voor prototyping en het leren van MCP.
De Couchbase MCP Server verbindt AI-agenten en LLM's direct met Couchbase-clusters, waardoor naadloze natuurlijke taal databaseoperaties, geautomatiseerd beheer en interactieve query's binnen ontwikkelaarsworkflows mogelijk worden.
De Firecrawl MCP Server geeft FlowHunt en AI-assistenten een boost met geavanceerde web scraping, diepgaand onderzoek en content discovery mogelijkheden. Naadloze integratie maakt realtime data-extractie en geautomatiseerde onderzoeksworkflows direct binnen je ontwikkelomgeving mogelijk.
De Microsoft Fabric MCP Server maakt naadloze AI-gedreven interactie mogelijk met het data engineering- en analytics-ecosysteem van Microsoft Fabric. Het ondersteunt werkruimtebeheer, PySpark-notebookontwikkeling, ophalen van delta-tabelschema's, SQL-uitvoering en geavanceerde LLM-gestuurde codegeneratie en optimalisatie.
De OpenAPI Schema MCP Server stelt OpenAPI-specificaties bloot aan Large Language Models, waardoor API-verkenning, schemasuche, codegeneratie en beveiligingsreview mogelijk zijn door gestructureerde toegang te bieden tot endpoints, parameters en componenten.
De Patronus MCP Server stroomlijnt LLM-evaluatie en experimentatie voor ontwikkelaars en onderzoekers, biedt automatisering, batchverwerking en een robuuste setup voor AI-systeem benchmarking binnen FlowHunt.
De QGIS MCP Server vormt een brug tussen QGIS Desktop en LLM's voor AI-gedreven automatisering—met bediening van projecten, lagen en algoritmes, en het uitvoeren van Python-code direct vanuit conversatie-interfaces.
De YDB MCP Server verbindt AI-assistenten en LLM's met YDB-databases, waardoor natuurlijke taaltoegang, -querying en -beheer van YDB-instances mogelijk is. Het stelt AI-gestuurde workflows in staat en stroomlijnt databasebeheer zonder handmatige SQL.
De Mesh Agent MCP-server verbindt AI-assistenten met externe databronnen, API's en diensten, en vormt een brug tussen large language models (LLM's) en real-world informatie voor naadloze workflow-integratie. Hiermee zijn taken als databasequery's, bestandsbeheer en API-interacties mogelijk binnen het Model Context Protocol (MCP)-ecosysteem.
Integreer de Vectorize MCP Server met FlowHunt om geavanceerde vectoropvraging, semantische zoekopdrachten en tekstanalyse mogelijk te maken voor krachtige AI-gedreven workflows. Verbind AI-agenten moeiteloos met externe vectordatabases voor realtime, contextrijke interacties en grootschalig databeheer.
Ontgrendel de kracht van aangepaste taalmodellen met de Custom OpenAI LLM-component in FlowHunt. Integreer moeiteloos je eigen OpenAI-compatibele modellen—waaronder JinaChat, LocalAI en Prem—door API-sleutels en endpoints op te geven. Stem kerninstellingen af zoals temperature en max tokens, en schakel resultaatscaching in voor efficiënte, schaalbare AI-workflows.
De AI Agent-component in FlowHunt geeft je workflows autonome beslissingskracht en het vermogen om tools te gebruiken. Het maakt gebruik van grote taalmodellen en koppelt aan diverse tools om taken op te lossen, doelen te volgen en intelligente antwoorden te geven. Ideaal voor het bouwen van geavanceerde automatiseringen en interactieve AI-oplossingen.
Ontdek het Generator-component in FlowHunt—krachtige AI-gedreven tekstgeneratie met het door jou gekozen LLM-model. Creëer moeiteloos dynamische chatbot-antwoorden door prompts, optionele systeemberichten en zelfs afbeeldingen als input te combineren, waardoor het een essentiële tool is voor het bouwen van intelligente, conversatiestromen.
Met de Gestructureerde Output Generator kun je nauwkeurige, gestructureerde data creëren vanuit elke invoerprompt met het door jou gekozen LLM-model. Definieer zelf de exacte data-velden en het gewenste outputformaat, zodat je altijd consistente en betrouwbare resultaten krijgt voor geavanceerde AI-workflows.
Agentic RAG (Agentic Retrieval-Augmented Generation) is een geavanceerd AI-framework dat intelligente agenten integreert in traditionele RAG-systemen, waardoor autonome analyse van zoekopdrachten, strategische besluitvorming en adaptieve informatieopvraging mogelijk wordt voor verbeterde nauwkeurigheid en efficiëntie.
AI revolutioneert entertainment door gaming, film en muziek te verbeteren met dynamische interacties, personalisatie en real-time contentontwikkeling. Het maakt adaptieve games, intelligente NPC's en gepersonaliseerde gebruikerservaringen mogelijk, waardoor storytelling en betrokkenheid worden hervormd.
Ontdek de denkprocessen van AI-agenten in deze uitgebreide evaluatie van GPT-4o. Kom erachter hoe het presteert bij taken als contentgeneratie, probleemoplossing en creatief schrijven, met gebruik van geavanceerde meetmethoden en diepgaande analyse. Ontdek de toekomst van adaptief redeneren en multimodale AI-mogelijkheden.
Leer hoe je een AI-JavaScript-gamegenerator bouwt in FlowHunt met de Tool Calling Agent, de Prompt-node en Anthropic LLM. Stapsgewijze handleiding op basis van een stroomdiagram.
Cache Augmented Generation (CAG) is een nieuwe benadering om grote taalmodellen (LLM's) te verbeteren door kennis vooraf te laden als vooraf berekende key-value-caches, waardoor AI met lage latentie, hoge nauwkeurigheid en efficiëntie mogelijk wordt voor taken met statische kennis.
Lees meer over Claude van Anthropic. Ontdek waar het voor wordt gebruikt, de verschillende aangeboden modellen en de unieke kenmerken.
Leer hoe je robuuste, productieklare AI-agenten bouwt met onze uitgebreide 12-factor methodologie. Ontdek best practices voor natuurlijke taalverwerking, contextbeheer en toolintegratie om schaalbare AI-systemen te creëren die echte bedrijfswaarde leveren.
FlowHunt 2.4.1 introduceert belangrijke nieuwe AI-modellen zoals Claude, Grok, Llama, Mistral, DALL-E 3 en Stable Diffusion, waardoor je meer mogelijkheden krijgt voor experimenten, creativiteit en automatisering in AI-projecten.
Lees meer over het Grok-model van xAI, een geavanceerde AI-chatbot onder leiding van Elon Musk. Ontdek de realtime data-toegang, belangrijkste functies, benchmarks, use-cases en hoe het zich verhoudt tot andere AI-modellen.
Ontdek de geavanceerde mogelijkheden van Llama 3.3 70B Versatile 128k als AI-agent. Deze diepgaande review onderzoekt het redeneervermogen, probleemoplossend vermogen en de creativiteit aan de hand van diverse realistische taken.
Instruction tuning is een techniek in AI waarbij grote taalmodellen (LLM's) worden verfijnd op instructie-antwoordparen, waardoor hun vermogen om menselijke instructies te volgen en specifieke taken uit te voeren wordt verbeterd.
Ontdek de kosten die gepaard gaan met het trainen en inzetten van Large Language Models (LLM's) zoals GPT-3 en GPT-4, inclusief uitgaven voor computationele middelen, energie en hardware, en ontdek strategieën om deze kosten te beheren en te verlagen.
LangChain is een open-source framework voor het ontwikkelen van applicaties aangedreven door Large Language Models (LLM’s), waarmee de integratie van krachtige LLM’s zoals OpenAI’s GPT-3.5 en GPT-4 met externe databronnen wordt gestroomlijnd voor geavanceerde NLP-toepassingen.
LangGraph is een geavanceerde bibliotheek voor het bouwen van stateful, multi-actor applicaties met behulp van Large Language Models (LLM's). Ontwikkeld door LangChain Inc, breidt het LangChain uit met cyclische computationele mogelijkheden, waardoor complexe, agent-achtige gedragingen en human-in-the-loop workflows mogelijk zijn.
FlowHunt ondersteunt tientallen AI-modellen, waaronder Claude-modellen van Anthropic. Leer hoe je Claude kunt gebruiken in je AI-tools en chatbots met aanpasbare instellingen voor op maat gemaakte antwoorden.
FlowHunt ondersteunt tientallen AI-modellen, waaronder de revolutionaire DeepSeek-modellen. Hier lees je hoe je DeepSeek gebruikt in je AI-tools en chatbots.
FlowHunt ondersteunt tientallen AI-modellen, waaronder Google Gemini. Leer hoe je Gemini gebruikt in je AI-tools en chatbots, schakel tussen modellen en beheer geavanceerde instellingen zoals tokens en temperatuur.
FlowHunt ondersteunt tientallen tekstgeneratiemodellen, waaronder de Llama-modellen van Meta. Leer hoe je Llama integreert in je AI-tools en chatbots, pas instellingen aan zoals het maximale aantal tokens en de temperatuur, en stroomlijn AI-gestuurde workflows.
FlowHunt ondersteunt tientallen AI-tekstmodellen, waaronder modellen van Mistral. Hier lees je hoe je Mistral in jouw AI-tools en chatbots kunt gebruiken.
FlowHunt ondersteunt tientallen tekstgeneratiemodellen, waaronder modellen van OpenAI. Hier lees je hoe je ChatGPT gebruikt in je AI-tools en chatbots.
FlowHunt ondersteunt tientallen tekstgeneratiemodellen, waaronder modellen van xAI. Hier lees je hoe je de xAI-modellen gebruikt in je AI-tools en chatbots.
Ontdek hoe MIT-onderzoekers grote taalmodellen (LLM's) verder ontwikkelen met nieuwe inzichten in menselijke overtuigingen, innovatieve anomaliedetectietools en strategieën om AI-modellen beter af te stemmen op gebruikersverwachtingen in diverse sectoren.
Leer hoe FlowHunt één-shot prompting gebruikte om LLM's te leren relevante YouTube-video's te vinden en te embedden in WordPress. Deze techniek zorgt voor perfecte iframe-embeds, bespaart tijd en verhoogt de kwaliteit van blogcontent.
Perplexity AI is een geavanceerde, AI-gestuurde zoekmachine en conversatietool die NLP en machine learning benut om nauwkeurige, contextuele antwoorden met bronvermeldingen te leveren. Ideaal voor onderzoek, leren en professioneel gebruik, integreert het meerdere grote taalmodellen en bronnen voor accurate, realtime informatieopvraging.
In het domein van LLM's is een prompt de invoertekst die de output van het model stuurt. Leer hoe effectieve prompts, waaronder zero-, one-, few-shot- en chain-of-thought-technieken, de kwaliteit van reacties in AI-taalmodellen verbeteren.
Query-uitbreiding is het proces waarbij de oorspronkelijke zoekopdracht van een gebruiker wordt verrijkt met extra termen of context, zodat documenten beter worden opgehaald voor nauwkeurigere en contextueel relevante antwoorden, met name in RAG-systemen (Retrieval-Augmented Generation).
Tekstgeneratie met Large Language Models (LLM's) verwijst naar het geavanceerde gebruik van machine learning-modellen om mensachtige tekst te produceren op basis van prompts. Ontdek hoe LLM's, aangedreven door transformer-architecturen, contentcreatie, chatbots, vertaling en meer revolutioneren.
Een token in de context van grote taalmodellen (LLM's) is een reeks tekens die het model omzet in numerieke representaties voor efficiënte verwerking. Tokens zijn de basiseenheden van tekst die door LLM's zoals GPT-3 en ChatGPT worden gebruikt om taal te begrijpen en te genereren.
Verminder AI-hallucinaties en zorg voor nauwkeurige chatbotantwoorden door gebruik te maken van de Schedule-functie van FlowHunt. Ontdek de voordelen, praktische use-cases en een stapsgewijze handleiding voor het instellen van deze krachtige tool.
Vraagbeantwoording met Retrieval-Augmented Generation (RAG) combineert informatieophaling en natuurlijke taal generatie om grote taalmodellen (LLM's) te verbeteren door antwoorden aan te vullen met relevante, actuele gegevens uit externe bronnen. Deze hybride aanpak verhoogt de nauwkeurigheid, relevantie en aanpasbaarheid in dynamische sectoren.
