Wat zijn de beste beveiligingscamera's van het moment? We testen vijf ip-camera’s met hd-resolutie, die je binnens- of buitenshuis ophangt. Ze werken met eigen software of je gebruikt ze in combinatie met een nas, netwerkvideorecorders en clouddiensten.

Alle geteste ip-camera’s zijn bedoeld voor vaste montage aan een wand, plafond of paal. Ze zijn stuk voor stuk weerbestendig volgens de IP66-norm (IEC standaard 60529), waarbij het eerste getal de bescherming tegen stof en het tweede cijfer de weerstand tegen water aangeeft. Kort samengevat betekent dit dat deze camera’s zowel stof- als regendicht zijn.

Maar die bescherming geldt alleen voor de camerabehuizing zelf, niet noodzakelijk voor (het uiteinde) van de voet en de (meestal enige) kabel die eruit komt. Voor het water- en stofdicht monteren daarvan ben je zelf verantwoordelijk. Sommige merken hebben daarvoor apart verkrijgbaar waterdicht montagemateriaal. Gebruik je de camera binnenshuis, dan is dat natuurlijk van minder belang.

Een aantal ip-camera’s ondersteunt power-over-ethernet (PoE). Dan volstaat één ethernetkabel in combinatie met een PoE-switch om ze aan te sluiten. Alle camera’s zenden tegelijkertijd twee gecomprimeerde videostreams uit met verschillende resoluties, bijvoorbeeld een hoge voor gebruik met een pc en een lage die geschikt is voor mobiele toestellen.

Dankzij de ondersteuning van de onvif-standaard functioneren alle geteste camera’s met videobewakingssoftware van derde partijen, bijvoorbeeld op een nas, een netwerkvideorecorder (nvr) of een clouddienst zoals CamCloud. Je kunt ze natuurlijk ook met de software van de fabrikant zelf gebruiken, maar die werkt logischerwijs alleen met het eigen merk. Dankzij onvif gebruik je camera’s van verschillende merken met dezelfde standaard bewakingssoftware of -hardware.

©PXimport

D-Link DCS-4703E

©PXimport

Deze kogelvormige ip-camera uit de D-Link Vigilance-productreeks heeft een eigen resolutie van 3 megapixel en filmt video’s maximaal in een 1080p/30fps-videoresolutie met wide dynamic range-beeldverbetering (wdr) en 3D-ruisonderdrukking (2048 x 1536 pixels bij 15 fps is mogelijk bij een 4:3-beeldverhouding). Het apparaat wordt van stroom voorzien via power-over-ethernet.

De camera heeft tevens een stroomaansluiting voor een niet-meegeleverde 12V-1,5A-voeding. Daarnaast kun je hem ook gebruiken met behulp van de optionele D-Link DPE-101GI gigabit-PoE-injector. De meegeleverde documentatie en software werken in allerlei talen, maar het Nederlands is daar helaas niet bij, behalve een Windows-app. In de verpakking vind je muurmontagemateriaal en een boorsjabloon.

De web-interface, die evenmin in het Nederlands beschikbaar is, heeft standaard geen wachtwoord, maar de eerste keer moet je wel verplicht een nieuw wachtwoord instellen. Het webbeheer heeft een simpele tekst-gebaseerde interface, met een menubalk bovenaan, het camerabeeld of verdere opties in het midden en bedieningsknoppen voor de camera of detailmenu’s aan de linkerkant.

Als je een D-Link-router of andere camera van deze fabrikant bezit, oogt deze interface in elk geval vertrouwd. Het setup-menu is zeer uitgebreid. Nagenoeg elk onderdeel van de werking van de camera is te wijzigen. Bij elke optie verschijnt rechts de nodige hulp en de meeste opties hebben ook een automatische instelling.

Het nachtzicht reikt maximaal 20 meter ver. De twee beschikbare videostromen moeten beide dezelfde beeldverhouding hebben; je kunt dus niet de ene in 4:3 en de andere in 16:9 instellen. Firmware-upgrades dienen manueel te worden gedownload en toegepast. Wij updaten de firmware tijdens de testperiode probleemloos van 1.00.06 naar 1.01.00. Dat is nog maar de tweede firmware voor deze camera en lost enkele kleine bugs op.

Op de cd wordt de Windows-applicatie D-ViewCam meegeleverd, de enige softwareoptie die ook in het Nederlands werkt. Dit is een complete videobewakingsoplossing voor maximaal 32 verschillende D-Link-bewakingscamera’s en tot 64 gebruikers. Voor mobiel gebruik is er de D-ViewCam Mobile-app voor iOS en Android. In de Vigilance-productreeks heeft D-Link ook hardware-oplossingen voor videobewaking, zoals de DNR-2020-04P PoE-netwerkvideorecorder, die tot 16 camerabeelden tegelijk kan opnemen.

D-Link DCS-4703E Vigilance 3-Megapixel Outdoor PoE Mini Bullet Camera

Prijs: € 230,-
Website: eu.dlink.com8Score80

Eminent EM6360

©PXimport

Deze bolvormige ip-camera uit de Eminent CamLine Pro-productreeks heeft een hd-ready-resolutie van 1280 x 720 pixels. Opnemen doet-ie maximaal in een 720p/25fps-videoresolutie. Het ir-licht is van het matrix-type. Stroom komt binnen over PoE, zodat één kabel volstaat. Daarnaast wordt een splitter meegeleverd waarop de eveneens meegeleverde compacte externe voeding (12V/1A) past.

Overigens wilde onze Lancom-switch via de splitter geen stroom aan de EM6360 leveren en waren we verplicht de meegeleverde voeding te gebruiken. De reden is dat de EM6360 geen ieee 802.3af/at, maar passieve PoE gebruikt die geen ‘handshake’ met de switch uitwisselt. Dat betekent dat je moet opletten wat voor soort switch je aansluit, zodat niet het verkeerde voltage wordt doorgegeven aan de camera, met alle gevolgen van dien.

Nadat de EM6360 is aangesloten, scan je de qr-code op de achterkant met de CamLine Pro-app voor Android en iOS. Je logt in met het unieke wachtwoord dat je terugvindt op een kaartje in de verpakking. Windows-gebruikers kunnen hiervoor Eminent CamLine Pro-software gebruiken. De Windows-software beviel ons veel beter dan de nogal primitieve app, die bijvoorbeeld nog niet honderd procent is aangepast aan tablets. De camera werkt weliswaar via ip, maar heeft geen ingebouwde webserver. De communicatie tussen de Eminent-apps en de camera verloopt peer-to-peer via ip.

Beide Eminent-toepassingen werken met pictogrammen waarvan je zelf maar moet verzinnen wat ze betekenen. Bovendien worden ook pictogrammen getoond voor functies die deze camera niet ondersteunt, zoals bijvoorbeeld ‘pan and zoom’. In de uitgebreide handleiding op de supportsite vind je daarover gelukkig meer informatie.

Op zich kun je niet veel fout doen door de pictogrammen één voor één uit te proberen en op die manier alle functies te leren kennen, maar de software zou wat ons betreft toch wat gebruiksvriendelijker mogen. Beide apps werken wel met meerdere Eminent-camera’s, tot een maximum van 36 camera’s voor de Windows-versie, op voorwaarde dat de computer dit aankan. Beide h.264-videostreams hebben altijd een beeldverhouding van 16:9.

EM6360 CamLine Pro Outdoor Dome IP Camera HD

Prijs: € 76,-
Website: eminent-online.com6Score60

Eminent EM6355

©PXimport

De EM6355 is een mini-bulletcamera met fast ethernet, wifi en een full-hd-sensor die maximaal in 1080p/25fps-resolutie filmt. De vorm, het draadloze netwerk en de resolutie zijn de belangrijkste verschillen met de elders besproken EM6360.

Voor het overige zijn beide ip-camera’s nagenoeg identiek en gebruiken ze identieke software, waarvoor we je verwijzen naar de bespreking van de ‘dome’-variant. De EM6355 heeft echter drie matrix-ir-lichten in plaats van één, zoals de EM6360, waardoor het nachtzicht enkele meters verder reikt.

Je neemt de camera op dezelfde manier in gebruik als zijn bolvormige broeder, dus via ethernet en het scannen van de qr-code met de mobiele app. In die app kun je dan de wifi-instellingen invullen, want wps ondersteunt het apparaat niet. Eminent zegt dat het deze installatiemethode hanteert omdat je ze zonder enige netwerkkennis succesvol kunt uitvoeren.

We begrijpen dat argument en je kunt de installatie effectief in slechts drie stappen uitvoeren, maar persoonlijk zouden we liever zien dat deze camera’s ook direct via het netwerk benaderbaar zijn via een ingebouwd webbeheer. Dat zou de boel bijvoorbeeld op macOS en Linux sterk vereenvoudigen. De beeldkwaliteit is iets beter dan die van de EM6360, maar dramatisch groot is het verschil niet.

EM6355 CamLine Pro Outdoor IP Camera Full HD

Prijs: € 102,-
Website: eminent-online.com7Score70

Foscam FI9900P

©PXimport

De FI9900P van Foscam gaat al even mee, maar is nog altijd een populaire keuze. Uit de voet van deze draadloze full-hd-bewakingscamera (1080p/25fps) loopt een dikke, niet-verwisselbare kabel met aan het uiteinde alle aansluitingen: video- en audiotulpstekkers, ethernet, resetknop en externe voeding. Om dit gedeelte waterdicht te bevestigen, is een apart verkrijgbare Foscam FAB99 ‘waterproof junction box’ nodig.

Op de camera zelf zit nog een koperen schroef waarop je de meegeleverde positioneerbare wifi-antenne monteert. De FI9900P is verkrijgbaar met twee soorten lenzen: 2,8mm met 104graden-kijkhoek of 4,0mm met 70graden-kijkhoek. Wij testen de eerste variant.

De ingebruikname kan op verschillende manieren gebeuren, maar aangeraden wordt die initieel uit te voeren via de ethernetverbinding en de Foscam-app voor iOS of Android. Die is helaas louter Engelstalig. Je dient eerst een account aan te maken via ‘Sign Up’.

Het volstaat om een e-mailadres in te vullen en een wachtwoord te kiezen. Je krijgt dan een bevestigingse-mail en zodra je de link daarin aanklikt, kun je starten met de cameraconfiguratie. Klik op het plusteken en scan de qr-code die je terugvindt op een sticker. Na enkele seconden is de FI9900P gebruiksklaar. Eenvoudiger kan bijna niet.

Voordat je daadwerkelijk beelden kunt bekijken, dien je eerst een gebruikersnaam en wachtwoord te configureren zodat de camera niet zomaar voor iedereen toegankelijk is. Deze gegevens moeten voldoen aan minimumvereisten inzake veiligheid. Simpelweg ‘admin’ mag je bijvoorbeeld niet gebruiken. De app raadt ook expliciet aan om het wachtwoord regelmatig te wijzigen. Kijk, zo hoort het!

De mobiele app toont al je Foscam-camera’s, laat zien of ze online zijn, hoeveel bandbreedte ze verbruiken en geeft (uitschakelbare) waarschuwingen bij beweging. Je kunt per camera het actuele beeld oproepen en allerlei opties wijzigen, zoals de helderheid, nachtzicht, kijkrichting et cetera.

Daarnaast maak je manueel foto’s of start je opnames en bewaar je ze. Via het ‘Settings’-menu regel je zaken als de wifi-verbinding, de gebruikerstoegang, het volgens een schema in- en uitschakelen van het nachtzicht, het instellen van automatische opnames bij bewegingsdetectie en het in- of uitschakelen van de hdr-optie.

Foscam FI9900P Outdoor 1080P HD Wireless IP Camera

Prijs: € 129,95
Website: foscam.nl7Score70

Foscam FI9928P

©PXimport

De FI9928P is een full-hd- (1080p/25fps), ‘pan-tilt-zoom’- oftewel ptz-buitencamera met fast ethernet en 802.11b/g/n-wifi. Deze camera is heel wat groter en zwaarder dan de Foscam FI9900P, maar ook hier lopen alle kabels uit de zeer stevige voet en heb je een aparte montagedoos nodig om ze waterdicht te bevestigen (Foscam FAB28).

De koperen schroef voor de apart te monteren positioneerbare wifi-antenne bevindt zich op de achterkant van de voet. Rond de lens bevinden zich zes ir-lampen die in het duister tot zestig meter ver schijnen. Drie lampen schijnen dichtbij, drie andere de verte in. Ze richten zich daarbij automatisch naar de gebruikte lensfocus, die je via de app of web-interface instelt op dichtbij of veraf.

De ingebruikname en het beheer werken hetzelfde als bij de FI9900P. De FI9928P biedt wel extra mogelijkheden, zoals de mechanische ptz-functie, die je in de app bedient met een virtuele cursor die zich onder het camerabeeld bevindt. De maximale pan/tilt-hoek is 355 graden horizontaal en 90 graden verticaal. Met één druk zet je de camera desgewenst terug in zijn normale rustpositie.

Wil je de camera via de ingebouwde web-interface op de klassieke manier benaderen, dan speur je hem op met het apart te downloaden Foscam IP Camera Tool (‘Equipment Search Tool’) voor Windows of macOS. Dit werkt met een aparte plug-in en is in tegenstelling tot de app ook in het Nederlands beschikbaar. Om de camera daarna ip-klaar te maken, dien je een wizard te doorlopen waarin je zaken als ntp, dhcp en wifi configureert. Daarna worden geavanceerde instellingen beschikbaar, zoals de ‘cruise’- en ‘patrouille’-opties voor de gemotoriseerde pan/tilt-functie, waarbij de camera automatisch een bepaald gebied bestrijkt, het wijzigen van de standaard of ‘guard’-positie van de lens en het configureren van de opslaglocaties voor snapshots en video’s.

Ook de standaardresolutie wijzigen kan alleen via de web-interface en niet via de app, waar die blijkbaar automatisch is ingesteld op 720p/25fps. Dat is ook het geval in de web-interface, maar daarnaast kun je 1080p/25fps als maximumresolutie kiezen. De camera kan de resolutie optioneel automatisch aanpassen aan de beschikbare bandbreedte.

Foscam heeft een eigen cloudservice waarmee je de camera’s van dit merk overal veilig via het internet beheert en gebruikt. Tegen betaling bewaar je daar ook alarmvideo’s tot zeven dagen oud. Die optionele dienst is geïntegreerd in de mobiele app en werkt met dezelfde accountgegevens. De cloudservice kost 4,99 dollar per maand (met één gratis probeermaand) en als je voor een volledig jaar intekent, is er een kortingsprijs van 39,99 dollar.

Foscam FI9928P 1080P PTZ Dome

Prijs: € 319,95
Website: foscam.nl9Score90

Axis P3227-LVE

©PXimport

Voor wie op zoek is naar een geschikte camera in het hogere segment, hebben we ook de Axis P3227-LVE onder handen genomen. Hij is fors duurder dan de besproken modellen (1100 euro), dus valt hij buiten de vergelijkende test. Deze bolvormige, vandaalresistente bewakingscamera heeft een ingebouwde resolutie van 5 megapixel en neemt video op tot 1152p/30fps bij een 16:9-beeldverhouding of zelfs 1728p/30fps bij een 4:3-beeldverhouding.

Let wel: hoe hoger de resolutie, hoe méér dataverbruik, al probeert Axis de benodigde bandbreedte wel zo veel mogelijk te temperen met behulp van zijn bedrijfseigen Zipstream-technologie. In de hoogste resolutie is de geschatte opslag 4 à 8 GB per dag en bedraagt de benodigde bandbreedte 250 à 350 Kbit/s. De standaard ingestelde videoresolutie voor de eerste stream is 1080p/15fps en verbruikt 2 à 4 GB per dag, met een geschatte benodigde bandbreedte van 180 à 230 Kbit/s.

De tweede stream staat standaard op 640 x 360 pixels bij 5 fps, wat slechts 180 à 330 MB per dag verbruikt, met een geschatte benodigde bandbreedte van 16 à 18 Kbit/s. Het protocol Axis Mobile Streaming is eveneens standaard ingeschakeld en verbetert de weergave voor ‘thumbnails’ en mobiele apps.

De P3227 is geschikt voor installatie buiten volgens de IP66-, NEMA 4X- en IK10-normen. Die laatste norm slaat op de impactbestendigheid van de kast. Dankzij de poe-compatibiliteit volstaat één aansluitkabel. Omwille van de vandaalbestendige behuizing is de montage een heel karwei, maar Axis levert alles mee wat je nodig hebt om de P3227 netjes tegen een wand of aan het plafond te bevestigen, waaronder een boorsjabloon en een apart te monteren zonnekap. Ook de torx-schroevendraaier (tr20) om de behuizing te openen zodat je de ethernetkabel en wandplaat kunt bevestigen, zit netjes in de doos. Beelden kunnen worden bewaard op een te monteren micro-sd-kaartje of een netwerkshare.

Als je naar de (helaas Engelstalige) web-interface surft, dien je allereest veilige inloggegevens te configureren. Meerdere Axis-camera’s beheer je met Axis Companion, beschikbaar voor pc, Android en iOS (ook in het Nederlands). De download is gratis na voorafgaande registratie. Je beheert er tot zestien Axis-camera’s mee, ook op afstand via een beveiligde cloudverbinding.

Heb je behoefte aan méér, dan kan dat na betaling met de uitgebreidere Axis Camera Station-software. Axis heeft daarnaast nog allerlei gespecialiseerde bewakingssoftware, bijvoorbeeld een virtuele ‘trip wire’-toepassing of een app die automatisch bezoekers telt op basis van camerabeelden. Het bedrijf verkoopt daarnaast allerlei onderdelen die de inzetbaarheid van deze camera verhogen, bijvoorbeeld voor bevestiging aan een paal.

Conclusie

Alle ip-camera’s presteren goed tot zeer goed, maar de Foscam FI9928P presteert uitstekend. Dat apparaat is weliswaar wat duurder dan de overige modellen in de test, maar steekt daar dan ook met kop en schouders bovenuit. De eenvoudige installatie, zijn goede beeldkwaliteit en prima bewegingsdetectie over grote afstand maken van hem de onbetwiste winnaar van deze test. De Eminent EM6355 is vanwege zijn relatief lage prijs en toch zeer fatsoenlijke prestaties de Slimme koop van deze test.

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.

Niet alleen het saaie en repetitieve werk wordt vervangen door AI. Je bent óók als kenniswerker niet meer zeker van een baan. Software wordt al grotendeels door AI geschreven. Gelukkig kun je daar als hobbyprogrammeur ook enorm van profiteren. Het brengt naast tijdwinst ook veel gemak. We helpen je op weg met drie praktische tools: ChatGPT, Aider en de Windsurf Editor. We maken enkele eenvoudige voorbeelden, zodat je een helder beeld hebt van je potentiële workflow.

Grote taalmodellen zijn al zo goed dat je comfortabel complete programma’s door AI kunt laten maken, zelfs zonder enige programmeerkennis. Afhankelijk van de tools die je gebruikt, voelt dat toch alsof je samen aan code werkt, ook wel pair-programmeren genoemd. Je houdt dus enige controle en kunt er, als je oplet, veel van leren. Ook al wordt het harde werk door AI gedaan.

Een bijkomend voordeel is dat je heel gericht aanpassingen kunt laten doen of vragen kunt stellen over de code, zonder dat je de documentatie of websites als Stack Overflow hoeft door te spitten. Het is geen verrassing dat laatstgenoemde website met fors dalende bezoekersaantallen te maken heeft. Ook andere taken, zoals het schrijven van de documentatie, zijn snel geregeld.

In dit artikel gaan we een eenvoudig programma maken met AI, zodat je een goed beeld hebt van de workflow. We gebruiken drie verschillende tools. We starten met het vertrouwde ChatGPT, al kun je ook bijvoorbeeld voor Claude of Gemini kiezen. Daarna gaan we met Aider in combinatie met Git aan de slag. Daarmee werk je ‘samen’ aan programmacode via de opdrachtprompt, in ons voorbeeld binnen het vertrouwde Visual Studio Code. Tot slot gaan we met de Windsurf Editor aan de slag, een completere grafische ontwikkelomgeving met geïntegreerde AI-features, die je van begin tot eind ondersteunt bij het maken van je programma. 

ChatGPT

Chatbot

Grote taalmodellen (LLM’s) vormen de basis voor chatbots als OpenAI’s ChatGPT en Anthropics Claude, maar óók voor de tools die we hierna behandelen. Feitelijk benaderen we de chatbots in dit eerste deel van het artikel rechtstreeks, via een browser of app. De andere tools gebruiken de API van deze bedrijven. Raadpleeg eventueel voor het starten met ChatGPT deze basiscursus.

De nieuwere modellen (we gebruiken overwegend ChatGPT 4o en Claude 3.5 Sonnet) laten heel goede resultaten zien voor programmeertaken. Ze helpen uiteraard niet alleen om programmacode te schrijven maar kunnen code ook uitleggen, fouten oplossen en de documentatie schrijven. Ook kun je uitstekend brainstormen over een project of ideeën. Het is daarom, óók als je andere tools voor programmeren gebruikt, enorm praktisch om erbij te hebben! Toegang tot ChatGPT is gratis met beperkingen. Een abonnement is minder gelimiteerd en geeft vaak toegang tot nieuwere modellen (zoals o1 of o3-mini). Zo’n abonnement is niet bruikbaar voor de andere tools, die gebruiken namelijk de API waarvoor je aparte credits moet aanschaffen.

Een chatbot biedt goede ondersteuning bij al je programmeervragen.

Eerste stappen

We beginnen met een eenvoudig voorbeeld en vragen aan ChatGPT om een spelletje boter-kaas-en-eieren te maken, ook wel bekend als tic-tac-toe. Hoewel het Engels soms betere resultaten kan geven, werken we voor dit artikel volledig in het Nederlands. We starten met deze prompt: “Maak een volledig functionele boter-kaas-en-eieren voor in een browser. Maak de HTML-structuur, voeg CSS-stijlen toe en implementeer de JavaScript-logica. Maak een scheiding tussen HTML, CSS en JavaScript. Zorg dat het programma responsief is zodat het bij elke schermgrootte werkt.”

ChatGPT genereert de gevraagde code. Je kunt individueel de HTML, CSS en JavaScript kopiëren. Om het te proberen, kun je alles plakken op websites als www.jsfiddle.net en www.codepen.io. Voor dit voorbeeld hebben we bij JSFiddle een projectpagina aangemaakt. We gaan dit voorbeeld in de volgende stappen verder verbeteren, steeds met links naar de verbeterde versie.

De eerste versies van het spel boter-kaas-en-eieren.

Geluiden toevoegen

We vragen ChatGPT om het programma aan te passen, zodat er een geluid wordt afgespeeld bij elke zet. ChatGPT voegt daarop een audio-element toe aan de HTML-code. Het past ook het script aan om dit aan te roepen bij elke zet. Je moet nog wel zelf het mp3-bestand plaatsen in de uiteindelijke programmamap of een volledige link naar het mp3-bestand invullen in de HTML-code:

Er zijn overigens veel websites waar je leuke geluidseffecten kunt vinden die je vrij kunt gebruiken, waaronder Pixabay. Op deze pagina zie je onze aangepaste versie.

De aangepaste HTML-code bevat een verwijzing naar een mp3-bestand.

Computertegenstander

We vragen ChatGPT vervolgens om een slimme computertegenstander toe te voegen, waarbij aan het begin van het spel wordt gekozen wie er mag beginnen. Via deze webpagina kun je deze versie zien. De computertegenstander blijkt in eerste instantie overigens helemaal niet zo slim, waardoor je makkelijk je potjes wint. Maar dat is snel opgelost. Na ons verzoek om de computertegenstander slimmer te maken, controleert het programma voortaan eerst op mogelijke winnende zetten en blokkeert het de tegenstander indien nodig. Als er geen direct winnende of blokkerende zetten zijn, kiest het een willekeurige lege cel. Deze slimmere versie kun je hier bekijken.

Het aangepaste script op een canvas in ChatGPT.

Uiterlijk verfraaien

Als laatste hebben we gevraagd het uiterlijk wat mooier te maken. Hierbij wordt voornamelijk de CSS-code aangepast om de visuele stijl van het spel te verbeteren. Het resultaat is geslaagd: ChatGPT geeft de achtergrond een mooi kleurverloop. Ook zijn de stijlen van de knoppen en speelvelden aangepast. Het levert een veel moderner en aantrekkelijker uiterlijk op.

Je kunt ChatGPT uiteraard steeds vragen om het script of een deel daarvan uit te leggen. Ben je het overzicht over de wijzigingen kwijt, dan kun je uiteraard ook vragen om de laatste HTML-code in te zien, of de laatste versie van het script. Eventueel op een canvas. Toch misten wij in ChatGPT soms wat overzicht en is het bovendien lastig om een stapje terug te doen als een aanpassing niet het gewenste resultaat oplevert. Dit zijn zaken die we in het volgende deel gaan aanpakken met Aider.

De gemoderniseerde versie van boter-kaas-en-eieren.

Aider

Opdrachtprompt

Voor grotere programmeerprojecten is het werken met een chatbot al snel vervelend en verwarrend. Veel praktischer is een tool die met jouw eigen projectbestanden werkt en zelf of samen de gewenste aanpassingen maakt. Als je geen moeite hebt met het werken met een opdrachtprompt, is Aider een uitstekende optie. Die tool helpt met het schrijven en aanpassen van code.

Aider is opensource en werkt met heel veel LLM’s samen. Hier gebruiken we de API voor Claude 3.5 Sonnet, maar je kunt ook de API van OpenAI gebruiken of een LLM die je zelf lokaal draait of elders, zoals via OpenRouter. De integratie met Git is enorm praktisch. Voor elke aangebrachte wijziging voert het een ‘commit’ uit, voorzien van een duidelijke omschrijving, zodat je achteraf een goed overzicht met alle veranderingen hebt en ook stapjes terug kunt doen. Niet alle alternatieven bieden dit en dat is vooral een gemis als er iets fout gaat en je geen idee meer hebt hoe je dat moet oplossen.

Aider werkt samen met alle gangbare LLM’s.

Voorbereiding

We willen weer laten zien hoe je het spelletje boter-kaas-en-eieren met Aider zou kunnen maken. We gebruiken het voor velen vertrouwde programma Visual Studio Code onder Windows en installeren Aider via een opdrachtprompt binnen die ontwikkelomgeving. Binnen de editor kun je uiteraard alle gegenereerde bestanden bekijken en handmatig aanpassen. Voor de installatie van Aider heb je Python nodig. Zet tijdens de installatie van Python een vinkje bij Add python.exe to PATH, zodat je Python vanuit elke map kunt aanroepen.

Installeer ook Visual Studio Code als je dat nog niet eerder hebt gedaan. Visual Studio Code biedt een mogelijkheid om Copilot als assistent te gebruiken, maar dat slaan we hier over.

Installeer ook Git, zodat versiebeheer mogelijk is. Kies tijdens de installatie van Git voor het gebruik van Visual Studio Code als standaardeditor. Verder kun je alle standaardinstellingen accepteren. Als je Python, Visual Studio Code en Git hebt geïnstalleerd, kun je door met de installatie van Aider.

Installeer Python onder Windows voordat je met Aider aan de slag gaat.

Installatie Aider

We kunnen nu Aider installeren. Open daarvoor Visual Studio Code en kies in het menu de optie Terminal / New Terminal. Verander de terminal, via de optie rechtsboven in het venster, naar Git Bash. Installeer daarna Aider met de volgende twee opdrachten:

Sluit de terminalvenster via het kruisje rechtsboven. Open dan een nieuwe terminal en wissel weer naar Git Bash. Als je Aider niet kunt aanroepen met aider zul je het PATH moeten uitbreiden met de aangegeven opdracht, zoals in het voorbeeld hieronder:

Zorg dat je in dit voorbeeld voor Claude 3.5 Sonnet een API-sleutel hebt en voldoende credits om mee te beginnen (zie het kader ‘API-sleutel maken voor Claude’). Exporteer deze API-sleutel zodat Aider deze direct kan gebruiken:

Maak nu een nieuwe map voor je toepassing, blader naar die map en maak een Git-repository:

Je kunt nu beginnen met programmeren, met de ondersteuning van Aider!

We installeren Aider om het binnen Visual Studio Code te gebruiken.

Programma maken

We gaan ons eerste programma maken. Zorg dat je een terminalvenster hebt geopend en bent gewisseld naar Git Bash. De assistent start je dan met de volgende opdracht:

Er wordt de eerste keer gevraagd om .aider* en .env toe te voegen aan .gitignore. Dat raden we aan! Hiermee voorkom je dat deze bestanden, vaak met wachtwoorden en dergelijke, per ongeluk in je Git-repository worden opgenomen en daardoor in potentie online komen, als je de repository via GitHub beschikbaar maakt.

Via de prompt kun je nu je opdrachten afvuren. We vragen zoals eerder om een volledig functionele en responsieve boter-kaas-en-eieren voor in een browser met de vereiste HTML-structuur, CSS-stijlen en JavaScript-logica in aparte bestanden.

Aider gaat direct aan de slag en laat heel overzichtelijk alle aanpassingen zien, met een beschrijving van de uiteindelijke functionaliteit. Het vraagt netjes of het de nieuwe bestanden mag maken (index.html, styles.css en script.js) en daarna of het deze mag openen in een browser. Het spel is in deze eerste versie volledig responsief met een duidelijke gebruikersinterface, houdt de speelstatus bij, detecteert wanneer iemand wint of als het een gelijkspel is, heeft een knop om het spel opnieuw te starten en is helemaal in het Nederlands. Een goed begin!

Aider heeft het programma voor ons uitgewerkt.

Aanpassingen maken

We vragen opnieuw in natuurlijke taal om wijzigingen te maken. De workflow is erg prettig. Aider geeft eerst aan welke bestanden waarschijnlijk moeten worden gewijzigd. Voor het geluid stelt het bijvoorbeeld wijzigingen in index.html en script.js voor. Dan vraagt Aider of het deze bestanden mag toevoegen aan de chat.

Als de radartjes zijn uitgedraaid, na interactie met Claude, geeft Aider heel nauwkeurig aan welke regels in welke bestanden moeten worden gewijzigd. Ook geeft Aider aan dat je een mp3-bestand genaamd move.mp3 in dezelfde map moet plaatsen.

We vragen Aider daarna ook om een slimme computertegenstander toe te voegen. Die is meteen heel slim en probeert direct te winnen als dat kan, blokkeert winnende zetten van de tegenstander, probeert het centrum te veroveren en kiest anders voor hoeken of willekeurige zetten.

Tot slot vragen we Aider om het programma te verfraaien met een moderner uiterlijk. Dat levert een flinke metamorfose op. Bekijk hier het resultaat.

Via een comfortabel proces maakt het alle gewenste aanpassingen.

Integratie met Git

De standaard integratie met Git biedt veel voordelen. Als Aider aanpassingen maakt aan een bepaald bestand zal het in Git een heldere beschrijving toevoegen aan de zogeheten commit. In Visual Studio Code kun je deze historische aanpassingen eenvoudig terugzien. Klik daarvoor op een bestand en open in de balk aan de linkerkant Timeline. Zorg dat de filterinstelling is ingesteld op Git History.

Nu zie je de commit-geschiedenis van het geselecteerde bestand. Door op een specifieke commit te klikken, kun je de aangebrachte wijzigingen bekijken. Binnen Aider zijn er ook nog wat trucjes. Zo kun je met /diff zien wat de laatste veranderingen zijn. Met /undo kun je die eenvoudig ongedaan maken.

We hebben de repository op GitHub gezet. Ook hier kun je alle veranderingen bekijken. Open daarvoor een bestand, zoals script.js, en ga dan rechtsboven naar History. Hier zie je de verschillende wijzigingen. Als je op een van de aanpassingen klikt, zie je netjes welke veranderingen in de code zijn gemaakt.

Je kunt handig zien welke historische wijzigingen zijn aangebracht in bestanden.

Git en GitHub

Aider gebruikt een git-repository. Sommige mensen verwarren dit met GitHub. Je kunt met Git prima alleen een lokale repository maken, op het systeem waarop je met Aider werkt. Optioneel kun je deze repository met GitHub verbinden, zodat je in feite een kopie in de cloud hebt. Dat is voor jezelf wel heel praktisch, omdat je veel makkelijker de wijzigingen kunt bijhouden en bestuderen. En je kunt ook met anderen samenwerken aan code.

Ook interessant om te lezen: GitHub Codespaces: altijd de juiste tools bij de hand

We hebben de repository gedeeld met GitHub, zodat je alle veranderingen kunt inzien.

Windsurf Editor

 Complete ontwikkelomgeving

Zoek je een completere ontwikkelomgeving met geïntegreerde AI, dan zijn Cursor AI en Windsurf Editor twee populaire opties. Cursor AI is een gevestigde speler, maar krijgt steeds meer concurrentie van het nieuwere Windsurf Editor. Beide ontwikkelteams blijven verbeteringen doorvoeren om niet voor elkaar onder te doen.

Beide programma’s zijn bovendien klonen van Visual Studio Code, de bekende editor van Microsoft die we ook voor Aider hebben gebruikt. Daarom lijken ze in veel opzichten op elkaar. Het kan handig zijn om verschillende thema’s te gebruiken als je ze naast elkaar gebruikt, zodat je ze uit elkaar kunt houden.

Windsurf Editor werkt met een ingebouwde assistent genaamd Cascade.

Cascade

We hebben ook in Windsurf geprobeerd om het spelletje boter-kaas-en-eieren uit dit artikel te maken. De assistent in Windsurf Editor heet Cascade; via het Cascade-deelvenster kun je hem direct aan het werk zetten. Een leuk detail is dat niet alleen code wordt gegenereerd, maar dat er ook veel aanvullende acties voor je worden uitgevoerd, zoals het aanmaken van een map voor je project en voor de geluiden, en het maken van een mp3-bestand.

Bij elke stap kun je zien welke bestanden worden aangepast en de voorgestelde wijzigingen controleren en bevestigen. Je hoeft niet, zoals bij Aider, zelf een API-sleutel te regelen voor toegang. Je gebruikt steeds het model van Cascade en de administratieve kant wordt via je account geregeld, op basis van credits (zie volgende paragraaf). Zo’n diepere integratie is heel praktisch. Toch heeft de workflow veel overeenkomsten met Aider.

Via een deelvenster kun je een conversatie met Cascade voeren.

Werken met credits

Windsurf werkt met credits voor verschillende taken. Zo worden User Prompt-credits voor elke interactie met de assistent gebruikt en Flow Action-credits voor alle acties die worden uitgevoerd. Als je de limiet bereikt voor het premiummodel, wordt overgeschakeld naar het basismodel. De proefperiode van 14 dagen geeft je ruim voldoende credits om het voorbeeldprogramma uit dit artikel te maken. Sterker nog, je hebt ongeveer vijftien keer meer credits dan nodig, dus je kunt ook grotere en complexere programma’s proberen te maken.

Buiten die proefperiode is, om het premiummodel te gebruiken, een upgrade naar de Pro-versie bijna onvermijdelijk (ca. 18 euro per maand). Je hebt dan wel elke maand een ruime hoeveelheid credits en kunt vrij voordelig credits bijkopen.

Windsurf Editor werkt met een systeem van credits.