als je het gevoel hebt dat je niet genoeg experimenten uitvoert, is de bottleneck bijna altijd de infrastructuur, niet de ideeën. focus op het verbeteren van je infrastructuur: schrijf parallelle code: veel teams doen nog steeds al hun tests met for-lussen. 1-2 uur besteden aan het leren schrijven van parallelle code kan je experimenteertijd dramatisch verkorten, van dagen naar uren. bouw modulaire pipelines: als je hele rag-applicatie een gigantisch python-bestand is, zal het moeilijk zijn om te testen. maar als elke zoekindex een aparte postaanroep is, kun je ze individueel testen. dit stelt je in staat om je te concentreren op één component (zoals een afbeeldingsherkenningssysteem) en deze in één middag van 30% naar 80% nauwkeurigheid te verbeteren. test lokaal wanneer mogelijk: maak kleinere synthetische datasets voor snelle iteratie voordat je grotere tests uitvoert. de zakelijke impact: één klant ging van het uitvoeren van 1 experiment per week naar 5 experimenten per dag, alleen al door hun evaluatiecode te paralleliseren. deze 35x verbetering in iteratiesnelheid vertaalde zich direct naar snellere productverbeteringen en kortere time-to-market. in staat zijn om componenten in isolatie te testen is cruciaal voor snelle experimentatie. veel hiervan komt neer op goede software-engineeringpraktijken en doordacht systeemontwerp. belangrijk inzicht: snelle experimentatie-infrastructuur is een krachtvermenigvuldiger. investeer eenmaal in parallelisatie en modulariteit, en voer vervolgens 10x meer experimenten uit.