Innsikt og ideer
Innsikt og guider om AI og data.
AI-agenter i produksjon: hva distribusjon egentlig krever
Autonome agenter lover mye, men det er et stort gap mellom demo og produksjon. Vi går gjennom hva pålitelig distribusjon krever.
Les artikkel →RAG eller finjustering? Slik velger du riktig
De to vanligste måtene å få en språkmodell til å kjenne informasjonen din er RAG og finjustering. Vi forklarer når hver lønner seg.
Les artikkel →Datakvalitet er grunnlaget for AI
AI-prosjekter mislykkes vanligvis ikke på modeller, men på data. Vi forklarer hvorfor datakvalitet er avgjørende og hvordan man ivaretar den.
Les artikkel →MLOps i praksis: hvordan modeller forblir pålitelige
Å få en modell i produksjon er begynnelsen, ikke slutten. Vi går gjennom hvordan MLOps holder modeller pålitelige over tid.
Les artikkel →Vektordatabaser: en praktisk guide
En vektordatabase er ryggraden i mange AI-løsninger. Vi forklarer hva den gjør, når du trenger den og hvordan du velger riktig.
Les artikkel →Håndtere kostnaden ved AI
Kostnaden ved AI kan løpe løpsk uten at du merker det. Vi går gjennom hvor kostnadene kommer fra og hvordan du holder dem i sjakk uten at kvaliteten lider.
Les artikkel →Datasyn på kantenheter
Datasyn hører ikke alltid hjemme i skyen. Vi forklarer når en modell bør kjøres direkte på enheten og hva det krever.
Les artikkel →Evaluering av store språkmodeller
Hvordan vet du hvilken språkmodell som er best for oppgaven din? Vi går gjennom hvordan modeller evalueres objektivt og ikke etter inntrykk.
Les artikkel →