De naam Anker staat haast synoniem voor draagbare accu’s. We hebben het dan over de powerbanks van het bedrijf ... maar wist je dat dit Chinese merk ook powerstations maakt? Dat is nog veel grotere draagbare accu, waarmee je heel veel apparaten van stroom voorziet.

We zeggen bewust ‘van stroom voorzien’ en niet ‘opladen’. Want hoewel je natuurlijk ook allerlei gadgets met de Anker Solix C1000 kunt opladen, is zo’n powerstation veel breder inzetbaar. Dat zagen we bijvoorbeeld al eerder met enkele producten van EcoFlow (eveneens uit China), zoals de River 2 Max. Dat bedrijf specialiseert zich in draagbare powerstations en combineert die soms met interessante producten. Denk dan aan de airco, die heel geschikt is voor een tent, en een koelbox, waar je heel wat eten en drinken in kwijt kunt. De Anker Solix C1000 houdt het simpel en presenteert een powerstation pur sang.

Begrijp ons overigens niet verkeerd door het woord ‘simpel’. Dit slaat geenszins op wat dit apparaat in huis heeft. Als we kijken naar de producten die we eerder op ID.nl hebben getest, dan is de River 2 Max wellicht het beste vergelijkingsmateriaal. Toegegeven, de Anker Solix C1000 is twee keer zo duur als dat model, maar het kan ook meer dan twee keer zoveel. De C1000 heeft een adviesverkoopprijs van 1199 euro en is online al voor iets minder te vinden. Desondanks is dat een flinke investering, dus laten we wat je dan precies in huis haalt.

©Wesley Akkerman

Powerstations zijn breed inzetbaar

Sommige mensen vragen zich af wat je met zo’n powerstation doet. Een bekend marketingverhaal is dat je dergelijke producten gebruikt om ‘off-grid’ te leven. Dan ben je minder afhankelijk van de stroom- en/of gasaanbieder, omdat je zelf in je energiebehoeften verzorgt. Dan moet je zo’n draagbare accu uiteraard combineren met zonnepanelen. Maar dan kunnen de kosten ook hoog oplopen, waardoor het nog maar de vraag is of je hiermee daadwerkelijk bespaart. Op de website van Anker zie je dat je daar 100 tot 900 euro extra aan kwijt bent (afhankelijk van het type).

Een vaker voorkomende situatie is dat je een powerstation gebruikt als back-up tijdens stroomuitval, in de schuur of opbergbox als daar geen stopcontact zit, of tijdens het kamperen. Met een accu van 1056 Wh, een gelijktijdige output van 1800 watt (op te schalen tot 2400 watt) en negen aansluitpunten, kun je ontzettend veel apparaten van stroom voorzien. Opladen kan dus via los te kopen zonnepanelen, de stekker die er standaard bij zit of via de autoaansteker. Dat duurt maximaal een uur met de normale laadstekker (met zonnepanelen of de autolader duurt het veel langer).

©Wesley Akkerman

Genoeg aansluitingen

De aansluitingen voor het opladen vind je aan de zijkant. Die zijn allemaal net even anders, waardoor dat dus niet mis kan gaan. Er zijn negen aansluitingen: vier normale stopcontacten, vier usb-poorten en één auto-aansteker. Twee usb-poorten zijn usb-c, waarvan eentje beschikt over 100 watt laadvermogen. De andere gaat tot 30 watt. Dat is nog steeds een respectabel vermogen, maar alleen de eerste poort is geschikt voor bijvoorbeeld een laptop. De twee usb-a-poorten gaan niet hoger dan 12 watt en zijn bedoeld voor apparaten die je niet heel snel hoeft op te laden.

De vier stopcontacten gaan tot 230 volt en zijn bedoeld voor de grote apparaten. Denk dan aan een koelbox, verschillende soorten elektrisch gereedschap, heaters of zelfs een oven (al gaat de accu dan maar een uurtje mee). Verder zit er een compact lcd-scherm op, waarop we kunnen aflezen hoeveel stroom de Anker Solix C1000 nog heeft, en hoeveel uren of minuten hij nog te gaan heeft. Ook kun je aflezen welke poorten er gebruikt worden. Heel handig, aangezien je die per onderdeel kunt in- en uitschakelen. Zo weet je dus zeker of iets stroom krijgt.

Tot slot is er een ledstrip aanwezig die fungeert als lampje. Dat lampje heeft drie standen en kan heel handig zijn tijdens het kamperen. Zo heb je immers altijd een handig nachtlampje bij de hand. Niet alleen kun je in het donker goed zien welke stekker waar moet, ook licht de directe omgeving een beetje op. Dat maakt de Anker Solix C1000 in elk geval een fijn kampeerhulpje. De accu zal pas na drieduizend keer opladen erop achteruitgaan (aldus Anker, dat hebben we tijdens de testperiode niet kunnen verifiëren). Daarnaast kun je de accu bedienen via zowel wifi als bluetooth.

©Wesley Akkerman

Bediening via app optioneel

Of je nu kiest voor wifi of bluetooth, de bediening gaat via dezelfde app. Dit is volledig optioneel. Je kunt de Anker Solix C1000 helemaal zonder app bedienen en dan zul je niets missen of wensen. Maar toch is het handig dat de app er is. Want daarin kun je precies zien en meten welke producten stroom afnemen, en om hoeveel watt het gaat. Ook kun je checken welke poorten er in gebruik zijn en hoelang de accu het nog volhoudt. De informatievoorziening is net even wat uitgebreider, waardoor de app waardevol is. Maar voor het normale gebruik is de app niet per se nodig.

Ga je wat dieper de instellingen in, dan kom je wel interessante opties tegen. Zo kun je het oplaadvermogen instellen, wanneer het powerstation in stand-bymodus gaat en hoe helder het scherm moet zijn. Ook kun je de time-outduur van het scherm aanpassen. Wat we eigenlijk alleen missen op het apparaat zelf is een manier om de schermhelderheid aan te passen. Dat is waar je dan écht de app voor nodig hebt. Uiteraard kun je via de app de verschillende onderdelen per stuk uitschakelen, net als op de Solix C1000 zelf. Dan hoef je niet fysiek voor het apparaat te staan.

©Wesley Akkerman

De Anker Solix C1000 in de praktijk

Verder kun je niet heel veel over het gebruik van een powerstation zeggen. Je plugt een apparaat in en de accu doet de rest. Tijdens het gebruik zijn we geen merkwaardige dingen tegengekomen en werkte alles zoals verwacht. Opvallend is de zogenoemde SurgePad-optie, die het vermogen met 600 watt verhoogt naar 2400 watt. Dit is echt fenomenaal, omdat je daardoor apparaten kunt aansluiten die niet op alle powerstations werken, zoals een heater. Ondertussen kun je de andere poorten voor andere apparaten gebruiken.

Je moet echt goed je best doen om tegen de grenzen van de capaciteit van de Anker Solix C1000 aan te lopen. Mocht het powerstation z’n maximale capaciteit bereiken, dan slaat die automatisch af om problemen te voorkomen. Zodra de C1000 veel energie moet leveren of opgeladen wordt, dan gaat de interne ventilator aan. Die geeft een behoorlijk aantal decibel af, waardoor je dus altijd op de hoogte bent van eventueel verhoogde warmte binnenin. Let wel altijd op wat je aansluit en raadpleeg de handleiding van de producten die je van stroom wil voorzien.

©Wesley Akkerman

Anker Solix C1000 kopen?

Zo’n 1000 euro betalen voor een powerstation is veel geld. In Nederland zul je zo’n product niet snel kopen om echt ‘off-grid’ te leven. De kans is groter dat je iets zoekt als back-up, voor in de tuin, tijdens het kamperen of bij een middag vissen op een afgelegen plek. In zo’n geval volstaat de Anker Solix C1000 perfect. Het powerstation kan heel wat hebben, heeft de boostmodus voor energiehongerige apparaten en laat zich zeer eenvoudig bedienen én is binnen een uur opgeladen. Fenomenaal.

We noemen kort nog wat kanttekeningen. Met een gewicht van bijna dertien kilo haal je een flinke unit in huis. Het is onvermijdelijk met dit soort producten, maar het is wel belangrijk om het je te realiseren. Je stopt hem niet in je rugtas. Ook doe je er goed uit te zoeken wat verschillende apparaten verbruiken, zodat je het powerstation op de correcte wijze gebruikt. Als je dat doet, dan kan er niets misgaan en ben je helemaal klaar voor een stroomuitval of een weekend kamperen.

Een stabiele en snelle wifi-verbinding in huis is geen overbodige luxe meer. Met de nieuwe FRITZ!Mesh Wi-Fi Set 1600 biedt AVM een compacte, krachtige oplossing die je rechtstreeks in het stopcontact steekt en waarmee je overal in huis zorgt voor een stabiel en sterk wifi-signaal.

De set is er in twee varianten (2-pack en 3-pack) en zorgt voor optimale dekking in appartementen en huizen van verschillende grootte. Dankzij ondersteuning voor wifi 6 op 2,4 en 5 GHz haal je snelheden tot 3000 Mbit/s.

De set werkt met elke router of glasvezelmodem en vormt een naadloos mesh-netwerk. Ook wie al een FRITZ!Box heeft, kan deze set eenvoudig gebruiken om het bereik verder uit te breiden.

©AVM-Fritz

Eenvoudige installatie en veel mogelijkheden

De eerste repeater in de set sluit je aan via de MyFRITZ!App, waarna deze het centrale punt van het netwerk vormt. Via de app kun je onder meer de netwerknaam instellen, wifi-tijden programmeren en een gastnetwerk inschakelen. Ook zie je precies welke apparaten verbonden zijn en hoe sterk het signaal is. De 2-pack is geschikt voor woningen tot vier kamers op één of twee verdiepingen. De 3-pack dekt grotere huizen of appartementen met meer dan vier kamers.

De FRITZ!Mesh Wi-Fi Set 1600 is per direct verkrijgbaar. De adviesprijs voor het 2-pack is 149 euro; het 3-pack kost 209 euro.

Router nodig?

Wanneer je een chatbot als ChatGPT of Copilot een vraag stelt, krijg je (hopelijk) een degelijk antwoord. Dit is mogelijk omdat deze AI-modellen zijn getraind met talloze tekstdata, zoals boeken, artikelen en websites. Maar je kunt zo’n model ook koppelen aan een eigen verzameling documenten en deze data dynamisch laten gebruiken.

Dit artikel bespreekt oplossingen om eigen documenten als doorzoekbare database aan een AI-model te koppelen, zowel in de cloud (via NotebookLM) als lokaal (met tools als AnythingLLM en Ollama). Bij dit proces haalt een model eerst relevante informatie uit een specifieke externe bron of database op (retrieval) en gebruikt deze vervolgens om een contextueel antwoord te genereren (generation). Dit heet Retrieval-Augmented Generation, kortweg RAG.

Voor we concreet ingaan op de genoemde tools, leggen we kort uit hoe een AI-chatbot je prompts analyseert en op basis van getrainde kennis een relevant antwoord probeert te genereren. Daarna bekijken we hoe dit in een RAG-context verloopt.

1 LLM-dataverwerking

Veel mensen denken dat een AI-model zoals ChatGPT of andere Large Language Models (LLM’s) zoals Gemini, Grok, Llama of Claude bij een prompt direct een database van webpagina’s doorzoekt, een samenvatting maakt en die als antwoord teruggeeft. Afhankelijk van het model en je vraag kan er soms in live internetbronnen worden gezocht, maar doorgaans werkt dit proces fundamenteel anders.

In de trainingsfase leren LLM’s namelijk hoe woorden, zinnen en concepten samenhangen. Deze informatie wordt vervolgens opgesplitst in kleine woorddelen (tokens) en door een embedding-functie opgenomen (ingebed) als miljarden getallen, oftewel parameters, in één- of meerdimensionale tabellen, zoals vectoren en tensors.

Zo kan het woord ‘bank’, afhankelijk van de context, in een andere tabel belanden. Bij ‘Geld op een bank zetten’ wordt ‘bank’ gekoppeld aan financiële begrippen zoals ‘geld’ en ‘spaar’, terwijl ‘bank’ bij ‘Op een bank zitten’ aan huiselijke begrippen als ‘stoel’ en ‘zit’ wordt gelinkt. Deze structuur heet een transformer-model, en vandaar ‘GPT’: Generative Pre-trained Transformer.

Wanneer je nu een prompt invoert, zet de chatbot deze eerst om in vectoren die de contextuele betekenis weergeven. Deze worden vervolgens vergeleken met de LLM-parameters, waarna het model stapsgewijs de meest waarschijnlijke volgende tokens voorspelt. Uiteindelijk wordt deze tokenrij naar woorden omgezet en krijg je als gebruiker een antwoord terug.

De positionering van (een homoniem als) ‘bank’ in deze vector zal ook afhangen van de context.

2 RAG-dataverwerking

Wanneer je zelf databronnen toevoegt, zoals docx- of pdf-bestanden, of zelfs afbeeldingen, is het onrealistisch dat het LLM hiervoor opnieuw een trainingsfase doorloopt. Dit proces kost namelijk veel tijd en miljoenen euro’s. Daarom wordt gebruikgemaakt van technieken als RAG. Om RAG toe te passen, worden vectordatabases, zoals LanceDB en Pinecone, of document-retrievalsystemen, zoals Elasticsearch en Haystack, ingezet.

Bij vectordatabases worden tekstdata door de ingebouwde ‘embedder’ vooraf omgezet in vectoren, vergelijkbaar met een LLM. Deze vectoren worden opgeslagen in een database die doorzoekbaar is op basis van vectorovereenkomsten. Dit maakt ze geschikt voor contextueel en semantisch zoeken, veel meer dan met traditionele SQL-databanken mogelijk is.

Document-retrievalsystemen slaan de data als tekst op, vaak in gestructureerde velden, waardoor full-text search mogelijk is op basis van trefwoorden en tekstuele overeenkomsten. Deze systemen zijn meer geschikt voor exacte tekstopzoekingen.

Interessante achtergrondinformatie over vectordatabases en hun relatie tot LLM’s vind je onder meer hier.

Tekstdata worden door de ingebouwde embedder in een vectordatabase ondergebracht.

3 RAG-zoekopdrachten

Hoe verloopt een RAG-zoekproces over het algemeen? Eerst upload je alle gewenste documenten naar het systeem. De tekstdata worden daarna, via een lokaal (Ragflow, AnythingLLM) of cloudgebaseerd (NotebookLM) embedding-model, in kleine stukken verdeeld en in een vectordatabase opgeslagen, lokaal of in de cloud.

Wanneer je nu een prompt invoert, wordt deze eveneens door het embedding-model gevectoriseerd. De vectordatabase zoekt vervolgens naar relevante tekstfragmenten op basis van overeenkomsten, waarna de relevantste fragmenten worden opgehaald. Deze fragmenten worden nu gecombineerd met je originele prompt en samen naar het LLM-model gestuurd, lokaal of via een API(-sleutel) naar een cloudmodel als ChatGPT. Het gegenereerde antwoord wordt daarna teruggestuurd naar je systeem.

Draait het RAG-systeem lokaal, dan worden dus alleen de relevante fragmenten en je prompt naar de cloud gestuurd, tenzij ook de chatbot lokaal draait. In dit geval blijft alles lokaal. Je volledige documenten en de bijbehorende vectoren blijven hoe dan ook lokaal, tenzij het hele RAG-systeem in de cloud draait.

Een typisch RAG-scenario: de prompt en (alleen) de relevante data gaan naar het LLM-model.

4 NotebookLM

Je weet nu ongeveer wat je met een RAG-systeem kunt en hoe dit onderliggend werkt. Hoog tijd nu om zo’n systeem aan de tand te voelen. We beginnen met een cloudgebaseerd RAG-systeem, Google NotebookLM, dat vooral geschikt is als privacy voor jou minder belangrijk is (al claimt Google je persoonsgegevens niet te gebruiken om NotebookLM te trainen).

Ga naar https://notebooklm.google en klik op de knop NotebookLM proberen. Meld je aan met een persoonlijk Google- of Google Workspace-account.

Je merkt dat er standaard al een notebook is aangemaakt: Introduction to NotebookLM. In het Bronnen-menu aan de linkerkant kun je zeven reeds toegevoegde documenten bekijken. Klik op een document voor een geautomatiseerde samenvatting en de belangrijkste aanklikbare onderwerpen. In het document NotebookLM Features lees je bijvoorbeeld welke documenttypes je kunt uploaden. Je kunt hierover open vragen stellen in het chatvenster, zoals: ‘Met welke types bronbestanden kan NotebookLM precies overweg?’ Het antwoord baseert zich grotendeels op tekstfragmenten uit dit document, zoals zichtbaar bij de genummerde bronverwijzingen.

De bot geeft bij de prompt netjes aan hoeveel bronnen hij kan raadplegen (zeven in dit geval). Stel je een vraag als ‘Is NotebookLM een Retrieval Augmented Generation-systeem (RAG)’, dan krijg je een gefundeerd antwoord met verwijzingen naar een of meer documenten, ook al wordt ‘RAG’ niet expliciet in deze documenten vermeld. NotebookLM vult namelijk antwoorden aan met eigen trainingsdata (van Gemini Pro in dit geval) wanneer dat zinvol is. Vragen die geen verband houden met je documenten blijven echter onbeantwoord.

Desnoods haalt NotebookLM aanvullende informatie uit de eigen trainingsdata op.

5 Bronnen toevoegen aan NotebookLM

We laten je zien hoe je een eigen notebook samenstelt. Een notebook kun je zien als een project dat uit meerdere documenten bestaat, vergelijkbaar met een map met bestanden. Klik op het pictogram linksboven om een overzicht van bestaande notebooks te zien. Kies hier + Nieuwe maken om documenten toe te voegen. Dit kunnen lokale bestanden zijn, zoals pdf’s, txt-bestanden en diverse audioformaten met spraak, maar ook documenten en presentaties uit Google Drive, links naar websites, publieke YouTube-video’s (met onderschriften) of tekst van het klembord. Per notebook kun je maximaal vijftig bronnen uploaden, elk tot 200 MB groot.

Audiobestanden worden automatisch intern getranscribeerd, zodat je er vragen over kunt stellen. Met de knop + Bron toevoegen voeg je meer bronnen toe aan een geselecteerd notebook. Met vinkjes bepaal je welke bronnen de dienst mag gebruiken bij vragen. Je kunt ook anderstalige documenten uploaden en in je voorkeurstaal, zoals Nederlands, vragen stellen en antwoorden ontvangen. De taalvoorkeur stel je in via de instellingen van je Google Account.

Ook anderstalige bronnen (rechts: een pdf in Adobe Reader) kun je meteen bestuderen en bevragen in je eigen taal.

6 Speciale notities in NotebookLM

Wil je antwoorden bewaren, klik dan op Notitie toevoegen. De notitie wordt opgeslagen onderaan het rechterdeelvenster Studio. Hier vind je ook nog allerlei andere knoppen:

Je kunt notebooks delen met andere Google-gebruikers als Kijker of Bewerker, maar je kunt op elk moment ook weer de toegang intrekken. Wie NotebookLM in Pro gebruikt, kan de chatresponses verder bijsturen en meer notebooks, bronnen, vragen en overzichten maken. Dit abonnement biedt tot 500 notebooks, elk met maximaal 300 bronnen, en dagelijks 500 chatvragen en 20 audio-overzichten (meer informatie vind je hier).

Van een tijdlijn over studiemateriaal tot een heuse podcast met slechts enkele muisklikken.

7 Cloud versus lokaal

Tools als NotebookLM zijn bijzonder nuttig voor het bestuderen, analyseren en kritisch bevragen van zowel tekst- als audiobronnen. Een nadeel is dat je bronnen naar de cloud moet uploaden. Dat kan onhandig en tijdrovend zijn en vormt altijd een risico voor de privacy, ook al zegt Google deze data niet voor trainingsdoeleinden te gebruiken.

Met de juiste tools kun je dit proces ook deels of volledig lokaal uitvoeren, zodat er weinig tot geen data online komen. Een geschikte oplossing is de gratis tool AnythingLLM, een opensource-framework waarmee je LLM’s kunt beheren en gebruiken, zowel in de cloud (meestal via API’s) als lokaal. Je kunt het systeem bovendien uitbreiden met eigen data via RAG.

Het hele systeem van AnythingLLM kan ook in de cloud worden gehost. Zo’n gehoste oplossing kost ongeveer 50 dollar (ca. 48 euro) per maand voor vier gebruikers en honderd documenten) of 99 dollar (ca. 95 euro) per maand voor grotere teams of databibliotheken.

Wil je volledige controle, dan kun je zowel dataopslag, embedder, vectordatabase als het LLM-model lokaal draaien. Hosting kan op een eigen pc of server, bijvoorbeeld als uitvoerbare applicatie voor Windows, macOS of Linux. In Linux gebruik je bijvoorbeeld dit commando:

Een andere optie is om een dockercontainer te gebruiken voor een meer geïsoleerde en schaalbare omgeving.

AnythingLLM laat zich makkelijk installeren voor diverse platformen.

8 AnythingLLM

We tonen hier hoe je met de desktopapplicatie (versie 1.7.2 in ons geval) voor Windows (x64) aan de slag kunt. Je installeert deze suite met diverse AI-tools via het uitvoerbare bestand in slechts een paar muisklikken, waarna de suite direct klaar is voor gebruik. De systeemeisen hangen af van wat je wilt doen, zoals het gebruik van een lokale embedder, vectordatabase en/of LLM. Officieel zijn 2 GB geheugen, een dualcore-cpu en 5 GB opslagruimte toereikend, maar dit zijn absolute minimumwaarden, geschikt als je vooral externe diensten (zoals in de cloud) gebruikt.

Bij de eerste keer opstarten van AnythingLLM klik je op Get started. Je selecteert vervolgens een geschikte LLM-provider voor het genereren van responses op basis van je prompts en meegestuurde tekstfragmenten. Standaard wordt hier AnythingLLM voorgesteld, die onderliggend Ollama gebruikt (zie het kader 'Ollama en RAGflow’). Kies uit de veertien voorgestelde LLM’s, met onder meer modellen van Meta, Microsoft, Google en Mistral. De meeste zijn tekstmodellen, maar een paar zijn multimodaal en ondersteunen in principe ook afbeeldingen. Bij elk model staat een GB-waarde die aangeeft hoeveel geheugen nodig is (bij voorkeur VRAM van de gpu). Laat je keuze mede hierdoor bepalen. Selecteer een model zodat de aanduiding Active verschijnt en druk op de rechterpijlknop.

Je kiest zelf de LLM die je binnen je werkruimte in AnythingLLM wilt gebruiken: lokaal of extern.

9 Werkruimtes

Je komt op een overzichtspagina terecht waar je naast de gekozen LLM (in dit voorbeeld AnythingLLM x Ollama) ook de standaard geselecteerde embedder (Anything LLM Embedder) en de vectordatabase (LanceDB) ziet. AnythingLLM kiest bewust voor lokaal werkende oplossingen om je privacy te beschermen. Je kunt deze instellingen later wijzigen, maar bevestig nu met de rechterpijlknop. Klik eventueel op Skip Survey en vul de naam in van je eerste werkruimte. Een werkruimte functioneert als container voor documenten en gesprekken rond een specifiek thema of project, zodat je gestructureerd kunt werken.

Nadat je op de rechterpijlknop hebt gedrukt, verschijnt het hoofdvenster van AnythingLLM: links zie je de werkruimtes en rechts een welkomstvenster. Via de knop + Nieuwe Werkruimte kun je extra werkruimtes aanmaken. Een naam geven is voldoende, omdat nieuwe werkruimtes standaard de net ingestelde algemene instellingen overnemen.

Klik op het tandwielpictogram bij een werkruimte. Op het tabblad Algemene instellingen kun je de naam wijzigen of de werkruimte verwijderen. Weet wel dat alles wat je embed in de vectordatabase van toegevoegde bronbestanden verdwijnt bij verwijdering. De bronbestanden zelf blijven behouden.

Je kunt werkruimtes maken, benoemen en ook weer verwijderen.

10 Bronbestanden

Je voegt bronbestanden als volgt aan je werkruimte toe. Klik vanuit het hoofdvenster op de uploadpijl naast de werkruimte. Er opent een dialoogvenster met twee knoppen: Documents en Data Connectors. Via Documents kun je diverse bestandstypes uploaden, zoals txt-, pdf-, csv- en xls(x)-bestanden, of ze direct verslepen naar het venster. Deze bestanden worden door de ingebouwde document-processor geanalyseerd (waarbij ze worden opgesplitst in brokken (chunks) van een instelbaar aantal tokens) en vervolgens in het deelvenster My Documents geplaatst. Documenten die je eerder in andere werkruimtes hebt toegevoegd, zijn hier ook beschikbaar (met de indicatie Cached). Je kunt ook naar webpagina’s of online documenten verwijzen door de url in te voeren en op Fetch website te klikken. Toegevoegde documenten worden standaard geplaatst in de map custom-documents, maar je kunt ze ook organiseren in nieuwe mappen via + New Folder.

Selecteer documenten die je wilt gebruiken in de werkruimte en klik op Move to Workspace. Controleer ook de knop Data Connectors. Hiermee kun je (online) documenten ophalen via diensten als GitHub Repo, GitLab Repo en Confluence, of zelfs YouTube-transcripts en webpagina’s via Bulk Link Scraper. Bij deze scraper vul je een url in, plus de gewenste linkdiepte en het maximaal aantal te lezen pagina’s. Deze gegevens worden dan eveneens aan je documenten toegevoegd.

Bevestig met Save and embed om de documenten in de vectordatabase te embedden. Dit proces kan, afhankelijk van de hoeveelheid data, wel even duren.

Voeg alle gewenste bronbestanden (zoals documenten of webpagina’s) toe aan het systeem.

11 Chatomgeving

In het hoofdvenster open je de gewenste werkruimte. Standaard is er al één thread actief (Default): een conversatie tussen jou en de LLM. Je kunt extra threads aanmaken via + New Thread. Voer je prompts in en de LLM geeft (hopelijk relevante) antwoorden op basis van de doorgestuurde tekstfragmenten. Klik op Show Citations om te zien welke bronnen zijn gebruikt. Door op een bron te klikken, zie je de specifieke tekstfragmenten. Je kunt prompts ook inspreken (microfoon-pictogram) en de antwoorden laten voorlezen (luidspreker-pictogram).

Daarnaast zie je een paperclip-pictogram voor het ad hoc uploaden van extra documenten en een pictogram voor slash-commando’s en agents. Het standaard beschikbare slash-commando is /reset, waarmee je je chatgeschiedenis wist en een nieuwe sessie start. Voeg via Add a New Preset eigen commando’s toe, zoals /vertaal met een prompt als ‘Vertaal het zojuist gegeven antwoord naar het Engels’ en Engelse vertaling als beschrijving. Deze commando’s komen automatisch ook beschikbaar in je andere threads en werkruimtes.

Overigens kun je je chatgeschiedenis (van alle werkruimtes) ook bekijken, exporteren en verwijderen via het moersleutel-pictogram, in de categorie Beheerder / Werkruimte Chats.

Slash-commando’s: handig voor vaak gebruikte prompts.

12 Agents

Agents functioneren als autonome modules die AI-modellen gebruiken om specifieke taken zelfstandig uit te voeren, zoals informatie verwerken of acties uitvoeren op basis van ingestelde parameters. Klik op het moersleutel-pictogram linksonder (Open settings) en navigeer naar Agent Vaardigheden. Hier vind je standaard zeven geïntegreerde agents, waarvan je er vier kunt in- of uitschakelen, zoals Generate charts en Web Search.

We nemen deze laatste als voorbeeld. Activeer deze, selecteer een SERP (Search Engine Results Provider), bijvoorbeeld DuckDuckGo (bij sommige moet je wel nog een API-sleutel invullen). Bevestig met Save. Laat nu in de chatomgeving je prompts voorafgaan door @agent om automatisch geactiveerde en relevante agents op te roepen. Zo kan de agent actuele informatie van internet ophalen, waarbij standaard tot tien zoekresultaten worden verwerkt.

Verwant aan agents zijn de ‘agent skills’. Open de rubriek Community Hub en ga naar Explore Trending. Klik bij een skill op Import en bevestig met Import Agent Skill. Ga daarna terug naar Agent Vaardigheden, waar de skill is toegevoegd. Schakel de skill in om deze beschikbaar te maken.

Met en zonder zoekopdrachten op het web: een merkbaar verschil.

13 Instellingen

Via Open settings kun je op algemeen niveau diverse onderdelen aanpassen. In de categorie AI Providers wijzig je bijvoorbeeld de LLM, Vector Database en Inbedder, zoals een cloudgebaseerde dienst als OpenAI, Pinecone of Gemini. Voor veel opties is een API-sleutel vereist, die vaak niet gratis is. Je stelt hier ook spraak-naar-tekst- (standaard: Local Whisper) en tekst-naar-spraak-providers in. Voor tekst-naar-spraak is standaard de lokale provider PiperTTS ingesteld, maar je kunt bijvoorbeeld ook een bekende dienst als ElevenLabs kiezen (met API).

Bij Aanpassing stel je het thema, de taal en de automatische berichten voor gebruikers in. Deze instellingen gelden standaard voor alle werkruimtes, maar kunnen op werkruimteniveau worden overschreven. Klik op het tandwielpictogram naast een werkruimte om deze opties aan te passen.

In het tabblad Chat Instellingen kies je een specifieke LLM Provider of stel je de Chatmodus in. Standaard staat dit op Chat, maar met de optie Query gebruikt het systeem uitsluitend je eigen documentcontext voor responses, zonder de getrainde dataset van de LLM te raadplegen. Hier bepaal je ook hoeveel eerdere chats worden meegenomen (standaard 20) en met welke achterliggende prompt de werkruimte rekening moet houden.

Op het tabblad Agent Configuratie kun je agenten en skills selecteren die specifiek voor deze werkruimte gelden. Bevestig alle aanpassingen telkens met de voorziene knoppen.

Je kunt ook instellingen vastleggen die specifiek zijn voor de geselecteerde werkruimte.