Skillnaden mellan en cool demo och ett produktionsklart AI-system är hantverk: prompt-arkitektur, RAG, evals, guardrails och drift. Anthropic Claude, OpenAI, Vercel AI SDK, LangChain - plattformsoberoende.
De organisationer vi arbetar med brottas oftast med minst ett av dessa.
Modellen funkar i Jupyter-notebooken men kraschar mot riktig data, riktiga edge cases och riktiga compliancekrav.
Agenten svarar sju gånger av tio rätt - och tre gånger fel. Utan evals och guardrails går det inte att lita på.
Någon har skrivit en lång prompt som funkar - ibland. Ingen förstår varför, ingen vågar ändra den.
API-notan växer i takt med att fler funktioner läggs till. Latensen gör att slutanvändaren tappar tålamodet.
Selektivt urval av uppdrag - där senior teknisk kompetens gör störst skillnad.
Från ad hoc-prompts till strukturerade, testbara system: roller, instruktioner, format-spec, edge case-hantering, versionshantering.
Retrieval-augmented generation som faktiskt hittar rätt: embeddingsstrategi, chunking, reranking, sources i svaret.
Agenter med tool-use, beslutslogik och kontrollerad åtgärdsförmåga - LangGraph eller Vercel AI SDK beroende på stack.
Mätbar kvalitet: golden datasets, eval suites, regression-tester, dashboards på latens, kostnad och success rate.
Input/output-validering, jailbreak-skydd, PII-hantering och tydliga gränser för vad agenten får göra.
Modellval per use case, caching, batching, fallback-kedjor - håller notan rimlig när användningen växer.
Tydlig process från första samtalet till levererat resultat.
Use case, krav, befintlig stack och vilka data som finns att jobba mot.
Arkitekturskiss, modellval, datapipeline, evaluerings-strategi. Skriftlig plan.
Implementation iterativt med evals från dag ett. Veckovisa demos mot ert team.
Produktionssättning, monitoring, kostnadsdashboard. Kunskapsöverföring till ert team.
Transparenta upplägg utan dolda kostnader. Alla priser exkl. moms.
Use case-analys, arkitekturförslag och implementeringsplan.
Bygger ett produktionsklart AI-system end-to-end med evals och guardrails.
Löpande arbete med befintliga AI-system: optimering, nya funktioner, kostnadskontroll.
Svar på det jag oftast får höra.
Nästa steg
Har ni en ambitiös idé eller ett tekniskt vägval där det är värt att tänka rätt från början? Hör av er - förutsättningslöst.
Ta kontakt