Je vais examiner votre architecture d'IA et vous dire ce qu'il faut corriger

La plupart des systèmes d'IA qui échouent ne échouent pas sur le modèle lui-même. Ils échouent sur tout ce qui l'entoure : pas de mise en cache, pas de solution de secours en cas de timeout d'un fournisseur, pas de prévision des coûts, une architecture qui fonctionnait pour dix utilisateurs et ne supportera pas un millier.

J'examine les systèmes d'IA et je vous dis simplement ce qui ne va pas et ce qu'il faut corriger en priorité.

Ce que vous obtenez

• Une évaluation écrite : ce qui tient, ce qui ne tient pas, et pourquoi
• Des corrections spécifiques classées par impact, pas un catalogue de tout ce qui pourrait théoriquement être amélioré
• Une analyse des coûts et de la latence, pour identifier où vous dépensez trop et où c'est justifié
• Une lecture honnête pour savoir si votre stack correspond au problème

Ce que j'examine

Les modèles d'intégration LLM, les pipelines RAG, la conception d'agents, l'architecture API et backend, le déploiement et la mise à l'échelle. Le cas échéant, comment vos composants IA et on-chain répartissent les responsabilités.

Je construis ces systèmes en Python, Go et Rust, ce n'est pas de la théorie. Je vous dirai quand quelque chose est bien comme c'est, et quand une approche plus simple dépasse ce que vous avez créé.

Envoyez un repo, un diagramme ou simplement une description de ce que vous faites tourner, et je vous dirai ce que je regarderais en premier.