Pokud máte pocit, že neprovádíte dostatek experimentů, úzkým hrdlem je téměř vždy infrastruktura, nikoli nápady. Zaměřte se na zlepšení infrastruktury: Pište paralelizovaný kód: Mnoho týmů stále provádí všechny své testy pomocí smyček for. Strávit 1-2 hodiny učením se psát paralelizovaný kód může dramaticky zkrátit dobu experimentování, která se zkrátí ze dnů na hodiny. Vytvářejte modulární pipelines: Pokud je celá vaše aplikace RAG obří soubor Pythonu, bude těžké ji otestovat. Pokud je však každý vyhledávací index samostatným požadavkem na příspěvky, můžete je testovat jednotlivě. To vám umožní soustředit se na jednu komponentu (například systém pro získávání obrázků) a zlepšit její přesnost z 30 % na 80 % za jedno odpoledne. Pokud je to možné, testujte lokálně: Před spuštěním větších testů vytvořte menší syntetické datové sady pro rychlou iteraci. Obchodní dopad: Jeden klient přešel z provádění 1 experimentu týdně na 5 experimentů denně jen díky paralelizaci svého vyhodnocovacího kódu. Toto 35násobné zvýšení rychlosti iterací se přímo promítlo do rychlejšího vylepšování produktů a kratšího uvedení na trh. Schopnost testovat komponenty izolovaně je pro rychlé experimentování zásadní. Hodně z toho závisí na správných postupech softwarového inženýrství a promyšleném návrhu systému. Klíčový poznatek: Infrastruktura rychlých experimentů je multiplikátorem síly. Investujte jednou do paralelizace a modularity, pak spusťte 10x více experimentů.