Wenn du das Gefühl hast, dass du nicht genug Experimente durchführst, liegt der Engpass fast immer in der Infrastruktur, nicht in den Ideen. Konzentriere dich darauf, deine Infrastruktur zu verbessern: Schreibe parallelisierten Code: Viele Teams führen immer noch alle ihre Tests mit for-Schleifen durch. Wenn du 1-2 Stunden investierst, um zu lernen, wie man parallelisierten Code schreibt, kannst du deine Experimentierzeit dramatisch reduzieren, von Tagen auf Stunden. Baue modulare Pipelines: Wenn deine gesamte RAG-Anwendung eine riesige Python-Datei ist, wird es schwierig sein, sie zu testen. Aber wenn jeder Suchindex eine separate POST-Anfrage ist, kannst du sie einzeln testen. Das ermöglicht es dir, dich auf eine Komponente (wie ein Bildretrieval-System) zu konzentrieren und deren Genauigkeit von 30% auf 80% an einem Nachmittag zu verbessern. Teste lokal, wenn möglich: Erstelle kleinere synthetische Datensätze für schnelle Iterationen, bevor du größere Tests durchführst. Der Geschäftsauswirkungen: Ein Kunde ging von 1 Experiment pro Woche auf 5 Experimente pro Tag, nur indem er seinen Evaluierungscode parallelisierte. Diese 35-fache Verbesserung der Iterationsgeschwindigkeit führte direkt zu schnelleren Produktverbesserungen und kürzeren Markteinführungszeiten. Die Fähigkeit, Komponenten isoliert zu testen, ist entscheidend für schnelles Experimentieren. Vieles davon hängt von guten Software-Engineering-Praktiken und durchdachtem Systemdesign ab. Wichtige Erkenntnis: Eine schnelle Experimentier-Infrastruktur ist ein Multiplikator. Investiere einmal in Parallelisierung und Modularität, und führe dann 10x mehr Experimente durch.