Bouw en lever LLM-toepassingen die op schaal werken
Grote taalmodellen zijn pas nuttig wanneer ze betrouwbaar in productie draaien. Dit leertraject behandelt de volledige reeks technieken die toepassingen met LLM's snel, nauwkeurig en kostenefficiënt maken: Retrieval-Augmented Generation, vectordatabases, caching van antwoorden en patronen voor implementatie in productie. De focus is volledig praktisch — elk concept sluit rechtstreeks aan op code die je in een echt systeem zou schrijven.
Wat je leert
Je begint met de basisprincipes van RAG en leert een LLM verbinden met een ophaalpijplijn die op het moment van de vraag relevante context ophaalt. Daarna configureer en bevraag je vectordatabases, implementeer je cachinglagen die latency en API-kosten verlagen en bouw je robuuste pijplijnen voor gegevensinname en voorbewerking. Latere cursussen behandelen evaluatie- en testmethoden voor RAG-systemen, geavanceerde RAG-technieken voor precisie en recall en beveiliging en betrouwbaarheid van LLM's in productie — waaronder snelheidsbeperking, failover en bescherming tegen promptinjectie.
Het leertraject
Twaalf cursussen lopen van B1 tot en met C2. De eerste cursus, Inleiding tot LLM-productie en de basisprincipes van RAG, is gratis en legt het mentale model. De B1- en B2-cursussen bouwen de werkende pijplijn: je eerste RAG-app, integratie met een vectordatabase, caching, gegevensvoorbewerking en evaluatie. De C1-cursussen leggen de lat hoger met Geavanceerde RAG-technieken voor betere prestaties, RAG-prestaties en kostenefficiëntie optimaliseren en Strategieën voor implementatie van LLM-apps in productie. Het leertraject eindigt op C2 met LLM-toepassingen schalen en monitoren, waarin gedistribueerde belasting, observeerbaarheid en alarmering voor live systemen aan bod komen.
Zo werkt het
Elke cursus is opgedeeld in korte, praktische lessen die je in de ingebouwde editor voltooit, met directe feedback en een AI-tutor die beschikbaar is wanneer je vastloopt. De oefeningen gebruiken realistische gegevens en serviceconfiguraties, zodat wat je oefent overeenkomt met wat productiesystemen daadwerkelijk vereisen.
