LLMs zijn makkelijk te demo'en en verrassend lastig in productie te krijgen. Ik help teams die stap te zetten: het juiste model kiezen, evaluatieframeworks bouwen en ontwerpen rond kosten, latency en de manieren waarop deze systemen falen.
LLM-functionaliteit voor bestaande apps en nieuwe producten: agent-workflows, RAG-pipelines en integraties met OpenAI, Anthropic en vergelijkbare providers.
Praktische integraties die productie halen, geen demo's. Prompt engineering, evaluatiekaders en de minder glamoureuze kanten van LLMs in productie: kosten, latency en faalmodi.
Anthropic Claude, OpenAI, embeddings, vector databases, evaluatieframeworks, prompt caching.
Standaard niet. Zowel Anthropic's als OpenAI's enterprise-API's behandelen je input als niet-trainingsdata. Voor gevoelige workloads kunnen we ook een open-source model self-hosten, zodat de data je infrastructuur nooit verlaat.
Met een evaluatieframework dat draait op echte voorbeelden uit je domein. Elke release wordt gescoord op accuratesse, latency en kosten op vastgehouden testcases, zodat regressies eerder zichtbaar zijn dan voor gebruikers.
Behandeld als ontwerpconstraint, niet als randgeval. Outputs worden gevalideerd, fallbacks zijn expliciet en high-stakes-flows hebben een menselijke review-stap. Het doel is een functie die voorspelbaar faalt in plaats van onzichtbaar.
Vertel me wat je wilt bereiken. Ik laat eerlijk weten of ik een goede match ben.
Neem contact op