Rivedrò la tua architettura AI e ti dirò cosa sistemare

La maggior parte dei sistemi di AI che falliscono non falliscono sul modello. Falliscono su tutto ciò che li circonda: niente caching, niente fallback quando un provider scade, costi senza previsione, un'architettura che ha funzionato per dieci utenti e non reggerà mille.

Valuto i sistemi di AI e ti dico chiaramente cosa non va e cosa sistemare prima.

Ciò che ottieni

• Una valutazione scritta: cosa regge, cosa no e perché
• Correzioni specifiche ordinate per impatto, non un catalogo di tutto ciò che teoricamente si può migliorare
• Analisi di costi e latenza, dove stai spendendo troppo e dove è giustificato
• Una lettura onesta se il tuo stack si adatta al problema

Su cosa mi concentro

Pattern di integrazione LLM, pipeline RAG, design di agenti, architettura API e backend, deployment e scaling. Quando rilevante, come le componenti di AI e on-chain dividono le responsabilità.

Costruisco questi sistemi in Python, Go e Rust, questa non è teoria. Ti dirò quando qualcosa va bene così com'è e quando un approccio più semplice supera quello che hai costruito.

Inviami un repo, un diagramma o semplicemente una descrizione di ciò che stai eseguendo, e ti dirò cosa guarderei prima.