Ga naar de hoofdinhoud

We gebruiken cookies om te begrijpen hoe bezoekers onze site gebruiken en om deze te verbeteren. Je kunt je keuze op elk moment wijzigen. Lees meer in ons privacybeleid.

AsyncForge voor AI-startups

AI-demo's zijn eenvoudig. Productie-AI is moeilijk. AsyncForge levert LLM-functies met de evaluaties, waarborgen en kostencontroles die code op demodagen overslaat.

Waarom de meeste AI-startups broze producten hebben

De demo van een AI-startup werkt altijd. Het uitgekozen voorbeeld laat zien dat het model precies doet wat de oprichter wil. Het pitchdeck bevat de screenshots. De investeerder is onder de indruk. Dan raken echte gebruikers het product en de lange staart van invoer verbreekt de prompt, put het budget uit, lekt PII en genereert plausibel klinkende onzin die de gebruiker als feit beschouwt.

Het werk dat van een demo een productie-AI-functie maakt, zijn geen LLM API-aanroepen. Het is gestructureerde uitvoer met validatie. Nieuwe pogingen met exponentieel uitstel. Snel versiebeheer, zodat gedragsveranderingen controleerbaar zijn. Evaluaties die regressies opvangen wanneer het model wordt bijgewerkt. Kostenbeheersing zodat één malafide gebruiker je rekening niet met $5.000 doet stijgen. PII-redactie, zodat logboeken geen verplichting worden. Routeringslogica zodat goedkope modellen eenvoudige vragen kunnen verwerken en dure modellen alleen kunnen worden uitgevoerd wanneer dat nodig is.

De meeste AI-startup-engineeringteams racen naar functies. De infrastructuur die ervoor zorgt dat AI op productieniveau kan functioneren, is het laatste dat gebouwd is en het eerste dat onder druk van de deadline wordt overgeslagen. Het is ook het verschil tussen een product dat opschaalt en een product dat je binnen zes maanden in verlegenheid brengt als er iets misgaat.

AsyncForge heeft ingenieurs die vandaag de dag productie-LLM-functies verzenden. We gebruiken de patronen die werken: gestructureerde uitvoer met Zod of Pydantic, nieuwe pogingen met idempotentiesleutels, promptregisters met semantisch versiebeheer, evaluatiesuites die in CI draaien, kostengebonden streaming-eindpunten. We leveren de LLM-functie plus de infrastructuur die ervoor zorgt dat deze blijft werken.

Voor een AI-startup betekent dit dat je je kunt blijven concentreren op wat je AI anders maakt – de gegevens, de aanwijzingen, de gebruikerservaring – terwijl wij de saaie productiesteigers bouwen. Licht is een doorlooptijd van 4 dagen, standaard 48 uur, Pro 1 dag.

Wat dit voor jou betekent

Gestructureerde output die werkt

Gebruik van tools, functieaanroepen, Zod/Pydantic-validatie, opnieuw proberen met opnieuw formatteren bij validatiefouten.

Eval-suites in CI

Promptfoo of aangepaste evaluaties worden uitgevoerd bij elke promptwijziging. Regressies vastgelegd voordat ze worden verzonden.

Kostenbeheersing

Quota per gebruiker, snelheidslimieten per organisatie, routering op modelniveau en promptcaching, indien ondersteund.

Streaming-UI

SSE- of Anthropic streaming met de juiste annulerings-, chunking- en foutstatussen.

RAG met herrangschikking

pgvector of Pinecone, juiste chunking-strategieën, herrangschikking met Cohere of Voyage, evaluatiegestuurde afstemming van het ophalen.

Routering met meerdere modellen

Goedkoop model eerst, pas duur als het nodig is. Anthropic en OpenAI naast taakspecifieke routing.

Veelvoorkomende taken die wij uitvoeren

Chatinterface voor je product

Streamingchat met terughalen, geheugen en correcte afhandeling van lange gesprekken.

RAG over je gegevens

Opnemen, delen, insluiten, ophalen, opnieuw rangschikken, genereren. Evaluaties om de ophaalkwaliteit te verifiëren.

Agenten met gereedschapsgebruik

Functieoproepen, gereedschapsdefinities, foutafhandeling. Gebonden lussen om op hol geslagen kosten te voorkomen.

LLM evaluaties en waarneembaarheid

Eval-suite in CI, snel versiebeheer, volledige tracering van modelaanroepen.

Veelgestelde vragen

OpenAI of Anthropic?
Beide. Wij routeren per taak. Vaak Claude voor redeneren in de lange context, GPT-4 voor gestructureerde output, kleinere modellen voor classificatie.
Kun je LLM's zelf hosten?
Ja: Llama of Mistral op Together, Replicate of zelf-gehoste vLLM wanneer kosten of naleving vereist zijn.
Evaluaties — welk raamwerk?
Standaard wordt Promptfoo gebruikt. Aangepast harnas als je gebruiksscenario domeinspecifieke evaluatie nodig hebt.
Vectorwinkel?
pgvector voor de meeste gevallen (één bewegend deel minder). Pinecone of Qdrant als de schaal daarom vraagt.
Streaming-UI?
Ja, met de juiste annulering en foutafhandeling. We verzenden geen 'blocking spinner'-UI's voor LLM-functies.

AsyncForge werkt alleen op uitnodiging

We werken met een klein aantal founders tegelijk. Nieuwe klanten starten na een kennismaking van 15 minuten met Stef — vraag die hieronder aan.