se você sente que não está realizando experimentos suficientes, o gargalo é quase sempre a infraestrutura, não as ideias. concentre-se em melhorar sua infraestrutura: escreva código paralelizado: muitas equipes ainda estão fazendo todos os seus testes usando loops for. gastar 1-2 horas aprendendo a escrever código paralelizado pode reduzir drasticamente seu tempo de experimentação, passando de dias para horas. construa pipelines modulares: se toda a sua aplicação rag for um enorme arquivo python, será difícil testar. mas se cada índice de busca for uma solicitação post separada, você pode testá-los individualmente. isso permite que você se concentre em um componente (como um sistema de recuperação de imagens) e o melhore de 30% para 80% de precisão em uma tarde. teste localmente quando possível: crie conjuntos de dados sintéticos menores para iterações rápidas antes de executar testes maiores. o impacto nos negócios: um cliente passou de realizar 1 experimento por semana para 5 experimentos por dia apenas paralelizando seu código de avaliação. essa melhoria de 35x na velocidade de iteração se traduziu diretamente em melhorias mais rápidas no produto e em um tempo de colocação no mercado mais curto. ser capaz de testar componentes isoladamente é crucial para experimentação rápida. muito disso se resume a boas práticas de engenharia de software e um design de sistema cuidadoso. insight chave: uma infraestrutura de experimentação rápida é um multiplicador de força. invista uma vez em paralelização e modularidade, e depois execute 10x mais experimentos.