Ik bouw evaluaties en observability voor je rag of ai-agent

A
amiasone
A
amiasone
Jeremiah W
Sommige informatie is automatisch vertaald.

Over deze dienst

Automatische vertaling

Je AI-agent werkt. Maar is hij nauwkeurig, betrouwbaar, snel en wordt hij beter in plaats van slechter?


Ik ontwikkel geautomatiseerde evaluatie- en observability-systemen voor RAG-toepassingen, AI-agents en productie LLM-workflows.


Afhankelijk van je stack kan ik helpen bij het evalueren en monitoren van:


  • Getrouwheid en hallucinaties
  • Relevantie van antwoorden
  • Retrieval en RAG-kwaliteit
  • Citatienauwkeurigheid
  • Taakvoltooiing door de agent
  • Toolgebruik
  • Geheugenherinnering
  • Latency en fouten
  • Regression tussen releases
  • Productie-incidenten


Ik kan evaluatie ook integreren in CI/CD, zodat veranderingen automatisch worden getest voordat ze in productie gaan.


Mijn eigen AI-systemen omvatten geautomatiseerde RAG-evaluatie, ML-anomaliedetectie, hallucinatiescore, cloud observability en productie monitoring via AWS, Azure, GCP, Microsoft Fabric, Databricks en Snowflake.


Neem contact met me op voordat je bestelt, zodat ik je architectuur kan begrijpen en de juiste scope kan aanbevelen.

Maak kennis met Jeremiah W

Jeremiah W

Solutions Architect

  • Afkomstig uitVerenigde Staten
  • Lid sindsdec 2014
  • Gem. reactietijd19 uur
  • Talen

    Engels
I build production AI systems that go beyond basic chatbots and demos. My work spans AI agents, RAG, automated evaluation, LLM observability, multi-cloud infrastructure, autonomous content systems, AI video pipelines, and data platforms. I’ve built AI solutions across AWS Bedrock, Azure AI Foundry, Google Cloud Vertex AI, Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake, Anthropic, and custom full-stack applications. My focus is turning AI concepts into working systems that can be deployed, evaluated, monitored, and improved in production.

Automatische vertaling

Mijn portfolio

Andere AI-development diensten die ik aanbied