Hoe te begrijpen onder welk van de twee scenario's (documenten of mensen) het systeem moet werken bij het ontvangen van een vraag van de gebruiker?
Machine Learning / AI
Kan een classificatieprobleem worden opgelost met lineaire regressie (zonder de sigmoid)?
Wat zijn reducers in LangGraph en waarom zijn ze nodig in het fan-out patroon?
Wat is het verschil tussen boosting en bagging?
Kun je een rekencasus in SQL oplossen zonder gebruik te maken van vensterfuncties? Wordt dit sneller of langzamer?
Hoe roept LLM tools of MCP op als we ze hebben?
Hoe worden embedding-modellen getraind? Hoe zou je je eigen embedder schrijven?
Wat te doen met scans — hoe haal je tekst eruit?
Wat is het fundamentele verschil tussen DBSCAN en K-Means?
Hoe zou je de verdeling in chunks automatiseren bij een gegevensvolume van 10 gigabyte?
Welk open source-model gebruiken voor lokale uitvoering via Ollama?
Heb je ervaring met objectgeoriënteerd programmeren?
Formuleer de Centrale Limietstelling.
Hoe beoordeel je LLM-antwoorden als ze correct zijn, maar op verschillende manieren geschreven?
Waar wordt de prompt opgeslagen en hoe wordt deze weergegeven in het monitoringsysteem?
Hoe evalueer je de kwaliteit van zoeken in een vector database zonder labeling?
Hoe bouw je een kwalitatieve vragen- en antwoordpool voor systeembeoordeling?
Hoe heb je Graph RAG geïmplementeerd? Waarom heb je Qdrant gebruikt als het geen grafen native ondersteunt?
Hoe zou je de retry-logica schrijven bij het communiceren met een LLM? Ken je de bibliotheek Tenacity?
Wat is de snelheid van token generatie (tokens per seconde) in het Qwen-model?