Ik los je rag of llm app op, evalueer en optimaliseer deze voor nauwkeurigheid en kosten
Over deze dienst
Automatische vertaling
Je AI-app werkt in de demo, maar crasht bij echte gebruikers: verkeerde antwoorden, hallucinaties, trage reacties, verrassende API-rekeningen. Ik kom erachter waarom en los het op.
Veelvoorkomende oplossingen:
- Slechte retrieval: chunking, embeddings, hybride zoekopdrachten, reranking
- Hallucinaties: grounding, citaties, weigeringgedrag
- Prompt- en gestructureerde output-bugs (JSON die breekt)
- Latency: streaming, caching, kleinere modellen waar ze goed genoeg zijn
- Kosten: tokenbudgetten, model routing, prompt caching
- Geen evals: ik zet een testset op zodat je kwaliteit meet in plaats van gokken
Werkt met LangChain, LlamaIndex, ruwe OpenAI/Claude SDKs, Vercel AI SDK, AWS Bedrock en n8n.
Waarom ik: Als Engineering Manager die AI-initiatieven leidt, heb ik productie RAG-pijplijnen en AI review agents uitgerold, en ik geef om de onzichtbare onderdelen: evals, failure cases en kosten per verzoek.
Stuur me een bericht met je stack en 3-5 voorbeelden van slechte outputs.
Maak kennis met Pulkit V.
Engineering Manager building production RAG and AI agents
- Afkomstig uitIndia
- Lid sindsjun 2017
Talen
Hindi, Engels
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Andere AI-development diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Heb je toegang tot mijn code nodig?
Lees toegang tot de repo is het beste. Voor het Audit pakket werken code snippets plus een schermdeling ook.
Zul je alles herschrijven?
Nee. Ik maak de kleinste verandering die het probleem oplost en leg uit waarom.
Hoe weet ik dat het echt verbeterd is?
Standaard en Premium bevatten voor/na cijfers op een testset: nauwkeurigheid, latency en kosten per verzoek.

