Toen Google pakweg twee jaar geleden de Pixel Buds Pro naar Nederland bracht, vonden we dat een geslaagde introductie. Nu is er een opvolger van dat setje beschikbaar, waarin de nodige aanpassingen zijn doorgevoerd. Daarnaast is de prijs opgeschroefd: je betaalt nu 249 euro. Zijn de nieuwe Buds Pro dat geld waard?

Wanneer je zo’n hoog bedrag vraagt als aanbieder van een set oordoppen, dan kom je al snel in de regionen van Sony, Bowers & Wilkins en Denon terecht. Merken die zich inmiddels gevestigd hebben als betrouwde fabrikanten van audioproducten. We hebben de eerste Pixel Buds Pro hoog zitten, maar door missende audiocodecs (die muziek in hoge resolutie mogelijk maken) en een slechte pasvorm was de ervaring niet optimaal. De Google Pixel Buds Pro 2 hebben dus de ruimte om te groeien, en de vraag is nu of Google die kans gepakt heeft.

©Wesley Akkerman

Vreemde eend in de bijt

Als we de Google Pixel Buds Pro 2 qua ontwerp vergelijken met andere, recente oordoppen, dan is dit setje een beetje een vreemde eend in de bijt. De doppen zijn echt heel klein en compact, en hebben een vleugeltje zodat ze niet te diep je oren in gaan. Het aanraakgevoelige oppervlakte is vrij klein, waardoor je even met je vinger moet zoeken als je de audio wilt bedienen. Het voelt heel ongemakkelijk. Het kan daarnaast zijn dat de beweging anders opgepakt wordt, waardoor het volume omhoog gaat op het moment dat je eigenlijk de muziek wilde pauzeren.

Toegegeven, het kan zijn dat we anders gewend zijn en moeite hebben met aanpassen, maar dan nog zegt het iets over het gebruik. Ook wat betreft pasvorm is het allemaal nog niet ideaal. Als je denkt dat de dopjes goed zitten, dan kan het zijn dat de Google Pixel Buds Pro 2 het daar niet mee eens zijn. Als je de actieve ruisonderdrukking activeert en de dop zit niet goed, dan hoor je een tik- of popgeluid. Dat betekent dat het oordopje zich kalibreert, maar dat klinkt echt heel vervelend. Je moet hem dan flink bijdraaien, totdat het tikken vanzelf stopt.

©Wesley Akkerman

Meer technische zaken

Nu hebben we wel eens gemerkt bij andere oordoppen dat de actieve ruisonderdrukking ineens een klap oploopt als we bijvoorbeeld gapen of rekken, maar de Google Pixel Buds Pro 2 maakt het bonter. We zijn nog niet eerder tegengekomen dat je het kalibratieproces hoort – en blíjft horen – totdat je de juiste afsluiting hebt gevonden. Nu kun je denken: dat kan ook fijn zijn. Want je hebt een audiosignaal dat vertelt dat het dopje niet goed zit. Maar je hoort echt wel wanneer de actieve ruisonderdrukking werkt of niet, ook zonder dat tikgeluid.

Gelukkig werken andere, meer technische zaken wel gewoon goed. In tegenstelling tot bij bijvoorbeeld de Bowers & Wilkins Pi6 komen we hier geen verbindingsproblemen tegen. Daarnaast werkt de draagdetectie goed, en pauzeert de muziek automatisch als je een dopje uit je oor haalt. Datzelfde geldt voor gespreksdetectie: zodra je begint te praten, of te zingen, stopt de muziek en wordt de transparante modus geactiveerd. Die nu een stuk natuurlijker klinkt, in vergelijking met zijn voorganger.

©Wesley Akkerman

Algemene instellingen en opties voor het geluid.

©Wesley Akkerman

Links zie je de equalizer en in het midden de geluidsblootstelling.

Een extra audiocodec

In vergelijking met diezelfde voorganger vinden we het jammer om te zien dat Google weinig nieuwe audiocodecs toegevoegd heeft. Voor zover wij hebben kunnen zien ondersteunt de Google Pixel Buds Pro 2 sbc en aac, maar geen high-end audiocodecs als ldac, lhdc en aptX Adaptive. Wellicht omdat de doelgroep daar niets om geeft, maar dan is dat prijskaartje wel erg hoog. Aangezien het setje wel Bluetooth LE Audio ondersteunt, moet er support zijn voor de lc3-codec (dat is een vereiste). Op dat vlak is er dus íets veranderd.

Voordat we dieper ingaan op de audiokwaliteit, bekijken we eerst een aantal belangrijke eigenschappen. Zo is de bluetoothversie verhoogd naar 5.4 en kun je via de – standaard op Pixel-telefoons geïnstalleerde – app veel dingen instellen. Denk dan aan Google Gemini (die net zo bruikbaar is als op smartphones), vooraf ingestelde geluidsmodi en een volledige equalizer (met vijf punten) en ruimtelijke audio (een functie die nu alleen op Pixel werkt). Ook is er een geluidsrapport beschikbaar, waarmee je de geluidsblootstelling meet. Superhandig.

©Wesley Akkerman

En hier nog wat algemene appbeelden, inclusief het scherm voor de persoonlijke assistent (rechts).

Wel veel detail, maar…

Net zoals bij de eerst Pro-oordoppen van Google is het duidelijk dat het bedrijf gaat voor de grootste gemene deler in de markt. Het is niet dat audio echt slecht klinkt, maar we vragen ons wel een beetje af wat er gebeurd is. We hebben zelden echt kunnen genieten van onze muziek. Zet je de actieve ruisonderdrukking uit, dan klinkt muziek hol en ver weg, maar blijft toch verrassend helder. Zonder de rommelen met de equalizer is de baslaag niet warm te noemen, maar dat kun je nog enigszins opvangen door een andere preset aan te zetten.

Met de ruisonderdrukking geactiveerd lijkt het net alsof je onder water naar de audio aan het luisteren bent. Muziek klinkt een beetje dof. Je hoort hier en daar wat vervormingen, helemaal als je meer inzet op die baslaag. Maar overgaan naar de preset Helderheid kan hier uitkomst bieden. Maar eerlijk is eerlijk, dit zijn niet de dingen die we willen opschrijven als we 250 euro moeten betalen voor een set oordoppen. De Google Pixel Buds Pro 2 kunnen wel flink wat detail ten gehore brengen, maar de vraag is hoeveel dat dan nog waard is na alle kritiek.

©Wesley Akkerman

Actieve ruisonderdrukking laat nog veel door

De actieve ruisonderdrukking vinden we niet heel veel beter dan op het vorige model. Hoewel je veel geluiden om je heen, zoals het gezoem van een koelkast, kunt elimineren, merken we dat er genoeg tonen worden doorgelaten. Denk dan aan pratende mensen in de trein of het getikt op je eigen toetsenbord. Op dit prijsniveau hebben we beter meegemaakt. De windreductie is overigens helemaal een aanfluiting. Zodra het ook maar een beetje waait, hoor je dat goed met de oordoppen in en kun je amper naar de muziek luisteren.

Accuduur tot 48 uur

De accuduur is dan weer volledig acceptabel. Wanneer je de ruisonderdrukking activeert, dan kun je tot acht uur luisteren. Zet je hem uit, dan stijgt dat naar twaalf uur. De pilvormige oplaadcase rekt de boel op tot 48 uur. Ter vergelijking: de eerdergenoemde Pi6 biedt in totaal 24 uur aan. Kortom: je zult de doppen niet constant aan de lader hoeven te leggen. Met vijf minuten opladen kun je tot anderhalf uur luisteren, en ook dat is fijn. Dat moet voor de meeste ritjes of reisjes genoeg zijn. Verder is er gelukkig draadloos laden aanwezig.

©Wesley Akkerman

Google Pixel Buds Pro 2 kopen?

Ga je af op het prijskaartje van bijna 250 euro, dan vallen de Google Pixel Buds Pro 2 in de categorie premium oordoppen – en zo hebben we ze dan ook beoordeeld. Helaas valt het setje in dat opzicht flink tegen. Qua audioweergave en het aantal ondersteunde codecs stellen de oordoppen helaas weinig voor. Als productiviteitsoordopjes is het een ander verhaal. Je hebt namelijk gemakkelijk toegang tot Google Gemini en je notificaties, ze hebben een lange accuduur, ze zitten lang lekker (als ze goed zitten) en je kunt er prima mee bellen (mits er geen wind is). Maar goed, daar heb je niet per se dit setje voor nodig.

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.