Het proof-of-concept zag er geweldig uit. Toen kwamen echte gebruikers. Hallucinaties. Latentiepieken. Kosten die uit de hand lopen. Het verschil tussen 'AI-demo' en 'AI-productie' is groter dan iemand u heeft verteld — en uw team kan het niet dichten.
De RAG-demo was indrukwekkend. De werkelijke nauwkeurigheid schommelt rond de 60%.
Latentie die 'prima was bij testen' vernietigt de gebruikerservaring in productie.
Inferentiekosten zijn 10x hoger dan begroot. Finance stelt vragen.
Uw team kan het niet debuggen als er iets misgaat — ze begrijpen de interne werking niet.
Ik bouw en repareer productie-AI-systemen. RAG-pipelines die daadwerkelijk werken. Fijn-afgestemde modellen die passen bij uw use case. Infrastructuur die schaalt zonder het budget te breken.
Identificeer hoofdoorzaken met adequate instrumentatie. Hallucinaties? Ophaal-kwaliteit? Chunkingstrategie? Prompt engineering-hiaten?
Ontwerp voor productie-eisen: nauwkeurigheid, latentie, kosten, beveiliging en observeerbaarheid
Implementatie met adequate evaluatieframeworks — geen testing op gevoel. Meetbare kwaliteitspoorten.
Uw team leert het te beheren en verbeteren. Volledige documentatie, praktijktraining, complete overdracht.
Een systematische aanpak voor het bouwen van AI-systemen die contact met echte gebruikers overleven. In tegenstelling tot demo-gestuurde ontwikkeling geeft deze methodologie prioriteit aan nauwkeurigheid, latentie, kosten en onderhoudbaarheid vanaf dag één.
U hebt AI-systemen die werken in demo's maar falen in productie. U hebt iemand nodig die op infrastructuurniveau kan debuggen, niet alleen prompt engineering-aanpassingen.
Dat hangt af van wat kapot is. Vaak komen significante verbeteringen voort uit het aanpassen van chunkingstrategieën, ophaallogica of prompt engineering — geen herbouw nodig. Ik diagnosticeer eerst de hoofdoorzaken en adviseer het meest efficiënte pad naar productiekwaliteit.
We stellen evaluatieframeworks op met ground truth-datasets specifiek voor uw use case. Dit omvat antwoordnauwkeurigheid, ophaal-precisie/recall, hallucinatiedetectie en latentiemetrieken. U krijgt dashboards die kwaliteit over tijd tonen, geen testing op gevoel.
Prompt engineering eerst — het is sneller en goedkoper. Fine-tuning is zinvol wanneer u domeinspecifiek gedrag, consistente outputformaten of kostenoptimalisatie op schaal nodig hebt. Ik analyseer uw use case en adviseer de aanpak met de beste ROI.
Kennisoverdracht is ingebouwd in elk traject. Uw team neemt deel aan de implementatie, ontvangt praktijktraining en krijgt volledige documentatie. Het doel is zelfredzaamheid — geen permanente consultantafhankelijkheid.
Kosten variëren sterk op basis van volume en architectuur: Cloud LLM API's (GPT-4o) kosten ~€100K/maand bij 10M verzoeken. Zelfgehoste open-source modellen (Llama 70B) kosten ~€15K/maand voor vergelijkbare infrastructuur. Geoptimaliseerde RAG met caching, queryrouting en kleinere modellen voor simpele queries kan kosten 60-80% verlagen ten opzichte van naïeve implementaties. We ontwerpen architecturen die kwaliteit, latentie en kosten balanceren voor uw specifieke volume en budget.
Traditioneel zoeken retourneert documenten — gebruikers moeten ze lezen en interpreteren. RAG haalt relevante passages op en gebruikt een LLM om een direct antwoord te synthetiseren, met bronvermelding. Dit betekent natuurlijke-taalvragen, contextuele antwoorden en de mogelijkheid om over meerdere documenten te redeneren. De afweging: RAG kan hallucineren als de ophaal-kwaliteit slecht is, daarom vereist productie-RAG zorgvuldige evaluatie, monitoring en waarborgen die zoekmachines niet nodig hebben.
Ja. De meeste productie-AI-systemen moeten integreren met bestaande tools — CRM, ERP, ticketing, documentbeheer. We ontwerpen integratiearchitecturen met API's, webhooks en middleware. Veelvoorkomende integraties zijn Salesforce voor sales-AI, SAP voor procesautomatisering, ServiceNow voor IT-support en SharePoint/Confluence voor kennisbeheer-RAG-systemen.
Ontdek andere diensten die dit aanbod aanvullen
Laten we bespreken hoe deze dienst uw specifieke uitdagingen aanpakt en echte resultaten oplevert.