nl

Taal

AI-infrastructuur en LLMOps

AI-architectuur

Zonder referentiearchitectuur kiest elk team zelf een model, een vectoropslag, een orkestratieaanpak en een manier om geheimen te beheren. Wij bepalen de gedeelde architectuur die het tweede en vijfde AI-systeem goedkoper maakt dan het eerste.

Bespreek uw AI-initiatief Advies

Het zakelijke vraagstuk

Niets stapelt op

Het eerste AI-systeem is duur omdat alles nieuw is. Het vijfde zou goedkoop moeten zijn en is dat meestal niet, omdat elk team dezelfde problemen anders oploste. Nu zijn er vijf manieren om een model aan te roepen, vijf benaderingen van evaluatie, vijf geheimenkluizen en geen enkele mogelijkheid om verkeer tussen leveranciers te verplaatsen. De kosten worden twee keer betaald: eenmaal in dubbel bouwen, en opnieuw wanneer iets overal tegelijk moet veranderen.

Wat we doen

De gedeelde laag en haar grenzen bepalen

We ontwerpen de laag die gemeenschappelijk hoort te zijn, modeltoegang, ophalen, orkestratie, evaluatie, observability en geheimen, en zijn even expliciet over wat bij de applicatie hoort te blijven, want te veel centraliseren creëert een knelpunt. De architectuur is zo geschreven dat de leverancierskeuze omkeerbaar blijft, zodat een modelbesluit geen architectuurbesluit wordt. We toetsen haar aan twee of drie echte toepassingen in plaats van een schema op te leveren.

AI-architectuur

Expertise

  • AI-architectuur voor de onderneming

  • LLM-architectuur

  • RAG-architectuur

  • Agentarchitectuur

  • Architectuur van het AI-platform

  • AI-architectuur in de cloud

  • Hybride AI

  • Architectuur voor private AI

Veelvoorkomende toepassingen

Veelvoorkomende toepassingen

  • Een referentiearchitectuur neerzetten voordat een portefeuille AI-projecten parallel start.
  • Uiteenlopende implementaties van meerdere teams samenbrengen op gedeelde infrastructuur.
  • Ontwerpen voor een eis rond rechtsgebied of isolatie die de standaard cloudroute uitsluit.
  • Een architectuur herzien die duur blijkt om te wijzigen.

Hoe we leveren

Hoe we leveren

  1. Inventariseren

    De randvoorwaarden vaststellen: residentie, latentie, uitgaven en wat er al draait.

  2. Ontwerpen

    Gateway, routering, caching en failover ontwerpen zodat de leverancierskeuze omkeerbaar blijft.

  3. Instrumenteren

    Observability, evaluatie en kostentoerekening aangesloten voordat het verkeer arriveert.

  4. Beheren

    Draaien tegen afgesproken serviceniveaus, met capaciteit en uitgaven periodiek herzien.

Technologie

Technologie

  • Kubernetes
  • Terraform
  • vLLM
  • Ollama
  • LiteLLM
  • OpenTelemetry
  • Prometheus
  • Grafana
  • AWS
  • Microsoft Azure

Beveiliging en governance

Beveiliging en governance

Waar data verwerkt mag worden is een configuratie, geen aanname: modellen kunnen draaien in uw eigen cloudomgeving of op uw eigen hardware waar residentie of isolatie dat vereist. Verkeer door de gateway wordt geauthenticeerd, aan een team toegerekend en gelogd, en dat is wat zowel het auditspoor als het kostenmodel mogelijk maakt.

Independently audited against

Samenwerkingsmodellen

Samenwerkingsmodellen

AI-project

Wij nemen de verantwoordelijkheid voor het ontwerpen en opleveren van een afgebakende AI-oplossing.

Toegewijd AI-team

Langlopende toegewijde engineeringcapaciteit, gebouwd rond uw techniek en uw manier van opleveren.

Beheerde AI

Wij beheren, bewaken en verbeteren doorlopend AI-systemen in productie.

Waarom TeamExtension.ai

We toetsen architecturen door erop te bouwen

Een architectuur die nooit echte last heeft gedragen is een hypothese. We toetsen het ontwerp tijdens het traject aan werkelijke toepassingen, wat de verkeerde aannames naar boven haalt terwijl corrigeren nog goedkoop is. Het houdt het document ook eerlijk over wat werkelijk gedeeld is en wat alleen op een schema gedeeld leek.

Geselecteerde klanten

Veelgestelde vragen

Veelgestelde vragen

Bouwen we een platform of laten we teams kiezen?
Ergens ertussenin, en de grens telt zwaarder dan de keuze. Centraliseer modeltoegang, evaluatie, observability en geheimen, want die winnen bij eenvormigheid. Laat applicatielogica en gebruikerservaring bij de teams, want die centraliseren maakt een wachtrij.
Hoe vermijden we leveranciersafhankelijkheid?
Door modelaanroepen via een gateway met een stabiele interne interface te leiden, zodat de leverancierskeuze configuratie is. Volledige overdraagbaarheid is niet haalbaar omdat modelgedrag verschilt, maar de kosten van overstappen kunnen van een kwartaal naar een week.
Hebben we een aparte vectordatabase nodig?
Vaak niet. pgvector in een bestaande PostgreSQL bedient veel bedrijfslasten zonder nieuwe infrastructuur om te beheren. Een aparte opslag verdient zijn plek bij schaal of specifieke functies, niet standaard.
Hoe lang duurt dit?
Zes tot tien weken inclusief toetsing aan echte toepassingen. Kortere trajecten leveren een document op; het is de toetsing die er een architectuur van maakt.

Gerelateerde expertise

Gerelateerde expertise

AI-data en modellen

AI-datastrategie

Maak bedrijfskennis bruikbaar voor AI: gereedheid, eigenaarschap, kwaliteit en ophaalarchitectuur.

Meer informatie

AI-beveiliging

Advies over AI-beveiliging

Modelleer de dreigingen van uw AI-systemen en ontwerp de architectuur, maatregelen en grenzen die het risico inperken.

Meer informatie

AI-strategie en transformatie

AI-strategie

Bepaal waar AI thuishoort in uw bedrijf, wat het waard is en in welke volgorde u het bouwt.

Meer informatie

Bespreek uw AI-initiatief

Ontwerp de referentiearchitectuur die uw AI-systemen delen: modellen, ophalen, orkestratie, data en beheersmaatregelen.

Spreek een AI-expert Start een AI-assessment