Ik review je ai-architectuur en vertel je wat je moet aanpassen

De meeste AI-systemen die falen, falen niet op het model zelf. Ze falen op alles eromheen: geen caching, geen fallback als een provider uitvalt, kosten niemand voorspelt, een architectuur die werkte voor tien gebruikers en niet bestand is tegen duizend.

Ik beoordeel AI-systemen en vertel je duidelijk wat er mis is en wat je als eerste moet aanpakken.

Wat je krijgt

• Een schriftelijke beoordeling: wat standhoudt, wat niet, en waarom
• Specifieke oplossingen gerangschikt op impact, niet een catalogus van alles wat theoretisch verbeterbaar is
• Kosten- en latency-analyse, waar je teveel uitgeeft en waar het gerechtvaardigd is
• Een eerlijke beoordeling of je stack bij het probleem past

Waar ik naar kijk

LLM-integratiepatronen, RAG-pijplijnen, agentontwerp, API- en backend-architectuur, deployment en schaalbaarheid. Waar relevant, hoe jouw AI en on-chain componenten verantwoordelijkheden verdelen.

Ik bouw deze systemen in Python, Go en Rust — dit is geen theorie. Ik vertel je wanneer iets prima is zoals het is, en wanneer een eenvoudigere aanpak beter is dan wat je hebt gebouwd.

Stuur een repo, een diagram of gewoon een beschrijving van wat je draait, en ik vertel je waar ik als eerste naar zou kijken.