AI-Gestuurde Ontwikkeling
AI-functies die werken — RAG-pipelines, contentgeneratie, semantisch zoeken en intelligente automatisering.
AI in productie-webapplicaties
Ik bouw AI-functies die echt nuttig zijn, geen feature theatre. Retrieval-augmented generation (RAG) voor documentatiezoeking, geautomatiseerde contentpijplijnen, semantisch zoeken over gestructureerde data, en AI-ondersteunde workflows die repetitief werk voor uw team reduceren.
Wat ik bouw
Content generation pijplijnen met Claude en GPT-4. Semantisch zoeken met pgvector en Supabase. RAG-systemen over uw documentatie of kennisbank. Geautomatiseerde workflows voor afbeeldingsgeneratie met FAL API. AI-scoring en kwaliteitsbeoordelingspijplijnen. Elk project is gebouwd met de Vercel AI SDK of Anthropic SDK — battle-tested, productie-gereed.
De eerlijke limieten van AI in webapps
AI-functies voegen latency, kosten en non-determinisme toe aan uw applicatie. Ik scope AI-functies zorgvuldig — ze gebruiken waar ze echte waarde creëren, en ze niet toevoegen omdat ze in de mode zijn. Elke AI-functie die ik bouw heeft een fallback voor wanneer het model onverwacht gedraagt.
Common questions
What AI models do you use?
Claude (Anthropic) for content generation and reasoning tasks — it produces the most consistent, high-quality text output. GPT-4o for multimodal tasks. Smaller, faster models (Claude Haiku, GPT-4o mini) for high-volume, latency-sensitive operations.
What is RAG and when do I need it?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) lets an LLM answer questions based on your specific content — your documentation, knowledge base, or product data. Without RAG, the model only knows its training data. With RAG, it can answer accurately about your specific content.
How do you handle AI costs in production?
I implement caching for repeated queries, use smaller models for classification and routing, and larger models only for generation. I set up cost monitoring alerts in the AI provider dashboard and optimise prompts to reduce token usage.
Can you add AI search to my existing site?
Yes. The typical implementation: embed your content with a text embedding model, store vectors in pgvector (Supabase), and query them semantically at search time. I have added this to Next.js and Astro sites in existing codebases.
Is AI content generation good for SEO?
It depends entirely on the quality and the process. AI-generated content that passes through proper human review, NLP scoring, and originality checks can rank well. Unreviewed, low-quality AI output is increasingly penalised by Google. I build content pipelines with quality gates, not bulk generators.
Ready to get started?
Free consultation. No commitment. Just an honest conversation about your project.
Let's build
something together.
Whether it's a migration, a new build, or an SEO challenge — the Social Animal team would love to hear from you.