Vibe coding en vakmanschap

Waar ik me in wil verdiepen is RAG (Retrieval Augmented Generation): What is RAG? - Retrieval-Augmented Generation AI Explained - AWS

En uiteindelijk die vector db weer voor ML gebruiken.

Wat ik er dan van snap is dat je zo wezenlijk een LLM uitbreid met een persoonlijke .lib

Dit is dan ipv van .md files. dingen die maar terug blijven komen komen in de vector db.

1. RAG
Rich (BB code):
     [ Prompts ] ──► [ Convert to Vector ] ──► [ Search Vector DB ] ──► [ Insert Matches into Prompt ] ──► [ LLM Generates Answer ]

2. RAG met ML in the mix.

Rich (BB code):
                ┌─────────────────────────────────┐
                  │ 1. ML QUERY TRANSFORMATION      │
                  │    • Disambiguates terms        │
                  │    • Expands technical synonyms │
                  └────────────────┬────────────────┘
                                   │
                                   ▼
[ Your Query ] ──────────► [ Convert to Vector ] ──────────► [ Search Vector DB ]
                                                                   │
                                                                   ▼
┌─────────────────────────────────┐               ┌─────────────────────────────────┐
│ [ LLM Generates Answer ]        │               │ 2. ML RE-RANKING & FILTERING    │
│    • Uses the absolute best     │               │    • Cross-Encoder grading      │
│      context chunks             │               │    • Discards "false matches"   │
└────────────────▲────────────────┘               └────────────────┬────────────────┘
                 │                                                 │
                 └───────── [ Insert Top Matches into Prompt ] ◄───┘



Je persoonlijke bibliotheek verandert dan van een dumpplaats voor tekstbestanden (.md) in een zorgvuldig samengestelde selectie van nauwkeurige context."
 
@Sjaak Kun je je AI-tool dan persoonlijk maken door die tool te trainen om voor jouw interessante resultaten te leveren?
Zeker. Kijk, een AI-tool is uiteindelijk niks anders dan een UI om een taalmodel. De kennis van het taalmodel zelf, dat is een gegeven. Maar je kunt je AI-tool toegang geven tot jouw eigen specifieke kennis, en voorkeuren en spelregels (is uiteindelijk ook kennis). Ik leg mijn eigen kennis vast in GIT, of in files, en voor klanten in een RAG backend.

Voorbeeld: Als ik iets wil leren over hoe je VST plugins moet bouwen, en wat je ermee wilt bereiken, dan begin ik in Claude met deze vraag.

Ik ben hier vorige week toevallig zelf ook mee bezig geweest. Ik zou het leuk vinden om mijn eigen plugins op de Ableton Push 3 standalone te kunnen draaien. De uitdaging: Ableton staat dit niet toe, je kunt helaas geen VST's van derden draaien op de Push 3, alleen in Ableton Live zelf. Zo ben ik achter de volgende weetjes gekomen
  • Je kunt sinds enige tijd met AI-Tools bestaande code reverse engineren (oa met REA = Reverse Engineer Anything)
  • Max for Live devices (M4L) werkt wel op de Push 3, en gebruik ik ook al 2 jaar op die manier.
Mijn idee is nu om een bestaande plugin, bv een BBD delay, op audio ouput te laten analysren door Claude. Dan weet je dus welke plugin settings resulteren in een bepaald geluid, bv hoe een filter klinkt. M4L devices kun je volgens mij wel bouwen met Claude. Combineer dus deze 2 dingen, en je kunt dingen op audio niveau vergelijken, en dus "nabouwen".

En omdat je AI gebruikt, heb je veel sneller een bepaalde oplossingsrichting (wat kan wel, wat kan niet), of de oplossing zelf. De uitkomst leg ik vast in GIT. Zo heb ik mijn kennis weer uitgebreidt, en dan weet Claude de volgende keer weer meer.
 
@Cornerman Zou het met AI voor de programmeurs nog wel leuk zijn als hun eigen inbreng in het hele proces relatief gezien steeds kleiner wordt? In hoeverre is het afgeleverde programma dan nog hun eigen werk waar ze met recht trots op kunnen zijn? Dat is waar ik mee zit.
Als je ziet hoeveel code tegenwoordig rechtstreeks uit open source bibliotheken en frameworks wordt gehaald is de daadwerkelijke inbreng van professionele programmeurs vaak bijzonder beperkt. Veel code is gewoon plakband om bestaande oplossingen heen...

Het grootste probleem begint wanneer AI programmeurs uit moeten kunnen leggen waarom bepaalde keuze's gemaakt zijn. Als je zoals @3ddie zegt de regie uit handen geeft en AI agents met een suboptimale oplossing aankomen is het wel even slikken als verantwoordelijkheid genomen moet worden.
 
Hieronder een bevestiging van wat anderen ook hebben aangegeven, maar hier eerst direct antwoord op de vraag.

TLDR;
1. Hun vakmanschap doet er met de opkomst van AI steeds minder toe.
Dit is nu niet het geval, de juiste skills en kennis zijn nog steeds van groot belang bij de HUIDIGE softwareontwikkeling (maar dat kan veranderen als AGI en verder (de singularity) daadwerkelijk plaatsvindt).
2. En bijgevolg hebben ook zij steeds minder eer van hun werk.
Het werk verandert, maar dat betekent niet dat je er minder voldoening uit kan halen, maar dat ligt voor een groot deel dan wel ook aan jezelf, als je niet mee wil of kan bewegen, dan kan dat idd een issue zijn.

Word lid van Synthforum om deze tekst te zien!
 
@Fifth Bot Daar ben ik het grotendeels mee eens. Met dit verschil dat ik in de loop der jaren ten aanzien van de mensheid (mijzelf incluis) steeds pessimistischer geworden ben, en ik er een grote hekel aan heb technieken te gebruiken die ik zelf niet (of niet meer) begrijp of die alweer achterhaald zijn voordat je er goed en wel in thuis bent. Ook ben ik - voor zover dat gaat - graag eigen baas. Over AI zijn wij geen eigen baas meer. De mens past zich nu aan AI aan, en niet omgekeerd. Gelukkig ben ik al met pensioen. Geef mijn portie maar aan Fikkie.
 
Het is ook niet per se de wereld die sneller gaat, maar dat je zelf langzamer wordt naarmate de jaren verstrijken. Ik merk dat ook, vroeger was ik degene die de afstandsbediening uit de handen van mijn ouders trok omdat ik het niet aan kon zien hoe ze liepen te prutsen als ze de videorecorder probeerden te programmeren, nu doen mijn kinderen dat bij mij als ik iets op mijn telefoon probeer uit te zoeken. Dan kun je je er van afkeren en krampachtig vast proberen te houden aan een tijd die voorbij is, of je blijft nieuwsgierig en kijkt wat het voor je kan doen. En vaak ontdek je dan dat het best leuk kan zijn. Ik hoop dat ik nog lang bij de laatste groep hoor ook al heb ik inmiddels de 40-er jaren in de achteruitkijkspiegel.
 
Ik heb juist veel meer lol in mijn werk als IT-consultant sinds AI er is. AI daagt mij uit, en ik leer daardoor meer en sneller. Je moet wel kritisch blijven (dat ben ik sowieso), want er is ook genoeg bullshit te vinden. Maar dat is niet anders dan nieuws wat tot je komt: je moet zelf checken of iets waar zou kunnen zijn of niet. AI biedt mij nieuwe kansen, en klanten ook. Mits je wel vestand van zaken hebt natuurlijk. Vibe coden is leuk, maar een door AI gebouwd systeem in gebruik nemen is andere koek. Dat vereist vakmanschap, zoals een bepaalde basis qua software architectuur. Het is niet zo dat iemand zonder enige kennis architectuur zomaar hetzelfde kan als een IT-er met 30 jaar ervaring. AI helpt mij juist bij dit soort nieuwe ontwikkelingen. Het houdt je scherp, het bed wordt weer eens opgeschud. Nieuwe dingen doen is leuk, en houdt je jong.
 
2 maanden geleden was ik IT helemaal zat en vond ik het saai. Same shit different *sshole... ( niet die ssh vulnerability :)
Nu duik ik die in microcontrollers, decomplile ik een sequencer en leer ik een hoop bij.

ik vertrouw de AI bedrijven voor geen meter en denk dat AI enorme hoeveelheden energie slurpt.
En ook voelt wat ik maak niet echt van mij is. De struggle en het zwoegen wat er normaal bij zit is ... anders.... het is wel zwoegen als je met een complex iets bezig bent... maar het is anders...
Als ik een error zie en weet wat het is stuur ik het nog steeds naar de AI om te checken...

2 maanden geleden was ik IT helemaal zat en vond ik het saai. Same shit different *sshole...
Nu duik ik die in microcontrollers, decomplile ik een sequencer en leer ik een hoop bij.

Wij zijn nu bezig met een draft om een systeem te bouwen voor support en developers.
Om zo met AI via een mcp met onze hele infrastructuur kan praten om taken uit te voeren ( problemen oplossen, deployments, TAT, tests ).
Daarbij zorgt het systeem voor voledige context awareness door documentatie, telemetry, RAG, incidents en cmdb te combineren.
En uiteindelijk na een POC zullen er veel mensen mee aan de slag gaan.
Dus ja als ik maar een beetje lauw ga vibecoden zonders de architectuur goed uit te werken zal ik verder een heel slecht leven lijden. :-)

Ik vind AI te gek om:

- dingen sneller te doen
- dingen te kunnen doen die eerst buiten mijn skillset lagen
- Dingen te leren op een practische manier.

Dat er AI is zorgt er bij niet voor dat ik niet meer leer coden.
Maar leer ik juist meer over coden en hardware.

Voorbeeld: Heb van AI geleerd dat je niet hardware floating point moet benutten voor een midi app.
Beter dan softfloat compilen en de midi loop met uint laten werken zodat alles in 1 cpu cycle kan worden gedaan.
Zo een les over realtime embeded programmng heb ik puur van mijn AI avonturen.
Noem het als punt dat AI er niet alleen maar is om je dom te maken.
 
Het leuke van programmeren vind ik vooral de oplossingen bedenken, het coderen zelf is iets waar ik nooit heel plezier aan heb beleefd. Dat is ook de reden dat ik van engineer naar designer/product management ben gegaan zodra ik de kans kreeg :D Zeker omdat ik al zo lang niet meer programmeer, ben ik zo roestig als wat en loop ik best achter op de ontwikkelingen. Met AI kan ik nu echt makkelijk demo's, prototypes en proof of concept dingetjes maken in een korte tijd, iets dat me vroeger echt gruwelijk veel meer tijd zou kosten voor zover het al binnen mijn vermogen lag. En wat ook zo fijn is, als je ergens bedenkt dat je het beter om kan gooien, is het zo gebeurd. Niet die frustratie van een dag (of langer) programmeerwerk weggooien door voortschrijdend inzicht of een denkfout. Ben nu bezig mijn Windows laptop geschikt te maken om die open source LXR-02 firmware te kunnen bouwen, en dan eens kijken of ik daar wijs uit kan worden.
 
1794415900254.png

:D

De enige wijziging tot nu toe, maar ik kan nu firmwares bouwen dus goed begin.
 
ja tof, je kan ook veel van AI leren door de sourcecode te lezen en te vragen wat het doet hoe het werk.
Heb je dit op je mac met xcode of zoiets gedaan?
 
ja tof, je kan ook veel van AI leren door de sourcecode te lezen en te vragen wat het doet hoe het werk.
Heb je dit op je mac met xcode of zoiets gedaan?

Nee, ik heb vorige week een refurbished Windows laptopje gekocht. Op Mac zou het ook moeten kunnen (staan ook instructies op de pagina voor), maar ik zocht toch al een tijdje een excuus om een Windows bakje te halen want voor sommige dingen is het net wat handiger dan MacOS. Ik heb de open source firmware van Erica gepakt, ga straks ook nog die versie proberen met de verbeteringen erin en die wil ik als uitgangspunt gebruiken om zelf wat dingen te gaan proberen.
 
Back
Top