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 LLMEmbedder) 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 + NieuweWerkruimte 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 + NewFolder.

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 aNew 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 WebSearch.

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: LocalWhisper) 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.

Je klapt je Chromebook open, drukt op de knop en… niets. Het scherm blijft zwart en er brandt geen enkel lampje. Geen paniek! Voordat je naar de winkel rent voor een nieuwe laptop, zijn er een paar simpele trucs die je zelf kunt proberen om hem weer tot leven te wekken. Vaak is het probleem minder ernstig dan het lijkt.

Begin met loskoppelen

Hardware kan soms in de war raken door een aangesloten accessoire dat een storing of kortsluiting veroorzaakt. De eerste stap is daarom simpelweg het loshalen van alles dat aan je Chromebook hangt. Verwijder de oplader, maar haal ook eventuele usb-sticks, muizen, externe harde schijven en dongels eruit. Vergeet hierbij niet om ook eventuele geheugenkaartjes en je koptelefoon te verwijderen. Probeer de Chromebook nu opnieuw aan te zetten. Start hij op? Dan veroorzaakte een van je randapparaten waarschijnlijk het conflict. Sluit ze daarna één voor één weer aan om de boosdoener te vinden.

De geheime toetscombinatie

Dit is de stap die in veel handleidingen ontbreekt, maar het vaakst werkt bij Chromebooks die 'dood' lijken. Je voert hiermee een zogenoemde 'Hard Reset' uit van de hardware-controller. Dit werkt anders dan bij een Windows-laptop. Zorg dat de Chromebook uit staat en houd de Verversen-toets ingedrukt; dit is de toets met het rondje en de pijl, die je meestal boven de cijfertoetsen 3 of 4 vindt. Terwijl je deze vasthoudt, druk je kort op de Aan/Uit-knop. Laat de Verversen-toets pas los zodra de Chromebook teken van leven geeft. Heb je een tablet-model zonder vast toetsenbord? Druk dan de knop voor 'Volume Omhoog' en de Aan/Uit-knop tegelijkertijd in voor minstens tien seconden.

Controleer de stroom en heb geduld

Als de reset niets uithaalt, kan de accu volledig leeg of zelfs 'diep ontladen' zijn. Sluit de originele lader aan en controleer of het led-lampje aan de zijkant gaat branden. Oranje betekent meestal dat hij oplaadt, wit of groen dat hij vol is. Brandt er geen lampje? Probeer dan een ander stopcontact of, als je die hebt, een andere usb-c-lader van bijvoorbeeld een telefoon. Belangrijk is dat je geduld hebt: als een accu extreem leeg is, kan het tot wel dertig minuten duren voordat het apparaat genoeg stroom heeft om zelfs maar een lampje te laten branden. Laat hem dus even rustig aan de lader liggen. Kijk tot slot ook kritisch in de oplaadpoort. Als hier veel stof in zit, maakt de lader geen contact. Blaas dit voorzichtig weg met perslucht of peuter het er heel voorzichtig uit met een plastic tandenstoker. Belangrijk: gebruik hiervoor nooit een paperclip of een ander metalen voorwerpen!

©ID.nl

Is het scherm misschien het probleem?

Soms staat de Chromebook wel aan, maar zie je het simpelweg niet. Het klinkt flauw, maar het kan gebeuren dat de helderheid per ongeluk naar nul is gedraaid. Druk daarom een paar keer op de toets voor hogere helderheid (het grote zonnetje). Hoor je de ventilator wel blazen of zie je lampjes branden, maar blijft het beeld zwart? Sluit de Chromebook dan eens aan op een televisie of monitor via een HDMI-kabel of usb-kabel. Heb je daar wel beeld, dan is helaas je beeldscherm defect.

Tip: Gebruik je een hoesje met magneten of heb je een magnetisch horlogebandje? Houd die weg bij de Chromebook. Soms raakt de sensor in de war en 'denkt' de laptop dat hij dichtgeklapt is, waardoor het scherm zwart blijft.

ChromeOS herstellen

Start de Chromebook wel op, maar krijg je direct de melding 'Chrome OS ontbreekt of is beschadigd'? Dan is de software corrupt geraakt. Je hebt in dat geval een andere computer en een usb-stick van minimaal 8GB nodig. Via Google kun je de Chromebook Recovery Utility downloaden om een herstel-stick te maken. Hiermee installeer je het systeem opnieuw. Houd er wel rekening mee dat je hiermee alle bestanden die lokaal op de harde schijf staan wist.

©ID.nl

Wanneer is een Powerwash nuttig?

Vaak wordt een 'Powerwash' genoemd als oplossing voor problemen, maar dit is eigenlijk alleen relevant als de Chromebook nog wel opstart. Een Powerwash is een fabrieksreset die handig is als het apparaat traag is, vastloopt of softwarefouten vertoont. Krijg je hem met bovenstaande tips weer aan de praat, maar loopt hij daarna direct vast? Dan is zo'n Powerwash wél een goed idee om met een schone lei te beginnen. Doet hij het weer? Check dan direct de gezondheid. Open de app 'Diagnose' (standaard geïnstalleerd op elke Chromebook) om de batterijstatus en het geheugen te testen. Zo zie je meteen of de accu aan vervanging toe is.

Alles geprobeerd?

Heb je de lader gecheckt, de toetscombinaties geprobeerd en het apparaat langdurig aan de stroom gehangen, maar blijft hij niets doen? Dan is waarschijnlijk de accu of het moederbord defect. Valt het apparaat nog binnen de garantie, neem dan contact op met de winkel. Ga niet zelf schroeven, want dan vervalt je recht op garantie. Is het apparaat al wat ouder, dan zijn de reparatiekosten vaak hoger dan de waarde van de laptop en is het waarschijnlijk slimmer om uit te kijken naar een vervanger.

Nieuwe Chromebook kopen? Dit zijn de 5 beste opties van 2025

Acer Chromebook Plus 515: Acer is al jaren heer en meester in de categorie 'gewoon goed' en deze 515-serie bewijst dat opnieuw. Het is met zijn ruime 15,6 inch Full-HD scherm en vlotte processor de ideale laptop voor op de keukentafel. Hij is misschien niet het dunste model op de markt, maar hij is wel ontzettend degelijk en biedt simpelweg de beste specificaties voor een scherpe prijs.

Lenovo IdeaPad Flex 5i Chromebook: Zoek je meer flexibiliteit, dan is deze 'convertible' een uitstekende keuze. Dankzij het slimme scharnier klap je het scherm volledig om tot een tablet of zet je hem in de 'tent-stand' om films te kijken. Lenovo staat bovendien bekend om zijn heerlijke toetsenborden, waardoor je op dit apparaat ook comfortabel langere teksten tikt.

Lenovo IdeaPad Slim 3 Chromebook: Voor wie niet de hoofdprijs wil betalen, is de Slim 3 in december 2025 nog altijd de koning van het budgetsegment. Verwacht geen snelheidsmonster voor zware videobewerking, maar voor Netflix, e-mail en schoolwerk is hij perfect. Het is een lichte 14-inch laptop die, ondanks het lage prijskaartje, toch stevig aanvoelt en een prima accuduur heeft.

Asus Chromebook Plus CX34: Deze laptop ziet er met zijn strakke behuizing niet alleen modern uit, hij kan ook tegen een stootje. Asus test zijn laptops vaak volgens strenge militaire standaarden, wat de CX34 heel betrouwbaar maakt. Daarnaast heeft hij opvallend veel aansluitingen, zodat je zelden met losse verloopstekkertjes of dongels in de weer hoeft.

Acer Chromebook Plus Spin 514: Hoewel het toetsenbord vast zit, kun je het scherm dankzij het 360-graden scharnier volledig omklappen tot een (dikke) tablet. Bovendien is dit een Chromebook Plus: hij is dus gegarandeerd twee keer zo snel als een standaard Chromebook, heeft slimme AI-functies en een betere webcam. Met zijn scherpe 14-inch scherm (met extra werkruimte door de 16:10 verhouding) is dit een razendsnelle alleskunner voor zowel werk als entertainment.

Samsung gaat in 2026 meer televisies met Micro RGB-schermen uitbrengen. Het nieuwe assortiment omvat modellen van 55, 65, 75, 85, 100 en 115 inch. De nieuwe serie introduceert de volgende evolutie van Samsungs Micro RGB-schermtechnologie en zet volgens het bedrijf een nieuwe standaard voor premium kijkervaringen thuis.

"Met de nieuwste technologie van Samsung levert ons Micro RGB-portfolio levendige kleuren en helderheid die bij films, sport en tv-programma's zorgen voor een levensechter en meeslepender beeld", aldus Hun Lee, Executive Vice President van de Visual Display (VD) Business bij Samsung Electronics. "We breiden het assortiment voor 2026 uit met een nieuwe premiumcategorie met voor elke moderne woonruimte een geschikt formaat, terwijl onze hoogste beeldnormen gehandhaafd blijven."

Consumenten willen volgens Samsung steeds vaker televisies met een betere beeldkwaliteit, wat een belangrijke reden is waarom veel kijkers upgraden naar duurdere modellen. Elk Micro RGB-model maakt gebruik van een geavanceerde schermarchitectuur die gericht is op technische precisie en hoogwaardige beeldprestaties, of het nu in een grote woonruimte staat of als premium scherm in een kleinere ruimte dient.

De nieuwe Micro RGB-technologie bouwt voort op het 115-inch model dat eerder in 2025 werd geïntroduceerd. De technologie maakt gebruik van rode, groene en blauwe LED's van minder dan 100 µm die elk onafhankelijk van elkaar licht uitstralen. Deze schermarchitectuur maakt nauwkeurige lichtregeling en verbeterde kleurnauwkeurigheid mogelijk.

Motion enhancer en upscaling

De tv's zijn uitgerust met verbeterde beeldverwerkingstechnologieën zoals 4K AI Upscaling Pro en AI Motion Enhancer Pro, die helderheid verfijnen en bewegingen vloeiender maken. De Micro RGB AI Engine Pro is voorzien van een AI-chipset die per frame nauwkeurigere helderheid en realisme mogelijk maakt. De technologie Micro RGB Precision Color 100 heeft een VDE-certificering en haalt volgens Samsung 100% van het BT.2020-kleurenpalet.

Verder beschikken de modellen over de verbeterde Vision AI Companion, een multi-agent platform dat op een groot taalmodel (LLM) gestuurde intelligentie en natuurlijke gesprekken via Bixby combineert. Dit maakt functies mogelijk zoals gespreksgericht zoeken en interactieve Q&A. Samsungs Glare Free-technologie minimaliseert reflecties voor betere kleuren en contrast in verschillende lichtomstandigheden.

De audiofuncties omvatten Dolby Atmos voor multidimensionaal geluid, Adaptive Sound Pro voor geoptimaliseerde helderheid en Q-Symphony, dat TV-luidsprekers verbindt met compatibele Samsung-apparaten. Alle Samsung-tv's van 2026 zijn ook voorzien van Eclipsa Audio, een nieuw ruimtelijk geluidssysteem voor 3D-audio.

Samsung zal zijn nieuwe Micro RGB-assortiment presenteren op CES 2026, die van 6 tot en met 9 januari plaatsvindt in Las Vegas.