Dein KI-Produkt liefert
nicht was du willst.
Das lässt sich ändern.
Schlechte Outputs, inkonsistente Ergebnisse, zu hohe API-Kosten — meistens liegt es nicht am Modell, sondern an den Prompts und der Architektur drumherum. Ich schaue drauf und sage dir was zu tun ist.
Dein KI-Feature liefert gute Ergebnisse manchmal — und Müll manchmal.
Du weißt nicht wie du Prompts systematisch verbessern sollst.
Die API-Kosten sind höher als erwartet und du weißt nicht warum.
Dein Team schreibt Prompts ohne Struktur — jeder anders, niemand dokumentiert.
Du fragst dich ob du das richtige Modell für deinen Use Case nutzt.
Egal welche Frage dich aufhält — eine falsche Tech-Entscheidung am Anfang kostet später Monate. Ein Telefonat mit jemandem, der's gebaut hat, spart dir genau das.
Stell mir deine Frage.
Schlechte Outputs, inkonsistente Ergebnisse, zu hohe API-Kosten — meistens liegt es nicht am Modell, sondern an den Prompts …
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