Questo post è la Parte 2 di una serie in 4 parti. Assicurati di controllare gli altri post della serie per approfondire il nostro generatore di piani aziendali alimentato da IA.
Parte 1: Come Abbiamo Costruito un Generatore di Piani Aziendali Alimentato da IA Utilizzando LangGraph & LangChain
Parte 2: Come Abbiamo Ottimizzato la Generazione di Piani Aziendali IA: Velocità vs Compromessi di Qualità
Parte 3: Come Abbiamo Creato 273 Test Unitari in 3 Giorni Senza Scrivere una Singola Riga di Codice
Parte 4: Framework di Valutazione IA — Come Abbiamo Costruito un Sistema per Valutare e Migliorare i Piani Aziendali Generati dall’IA
Introduzione: Perché Ci Ha Impiegato 30 Minuti?
Il nostro generatore di piani aziendali alimentato da IA è stato inizialmente progettato per massimizzare la qualità dei contenuti attraverso l’esecuzione di molteplici processi iterativi, inclusi la stesura, la valutazione, i cicli di miglioramento e la validazione strutturata. L’obiettivo era produrre piani aziendali ben strutturati, coerenti e ricchi di intuizioni che si allineassero con le nostre caratteristiche chiave:
- Chiarezza e Semplicità — Garantire che gli imprenditori possano comprendere e utilizzare facilmente i loro piani.
- Orientamento Strategico — Fornire intuizioni praticabili, non solo testo.
- Personalizzazione e Consapevolezza del Contesto — Adattare i piani in base alle risposte degli utenti.
- Praticabilità — Rendere i piani facili da eseguire per gli imprenditori.
Tuttavia, questo approccio multi-fase di alta qualità aveva un costo: la generazione di un piano completo richiedeva oltre 30 minuti. Questo ritardo rendeva l’interazione in tempo reale impraticabile. Dovevamo ristrutturare il nostro approccio per dare priorità alla velocità senza sacrificare completamente la qualità.
Dopo un’ampia analisi delle prestazioni, abbiamo identificato i principali colli di bottiglia e ottimizzato il nostro pipeline, riducendo infine il tempo di risposta dell’IA da 30 minuti a meno di 1 minuto. Tuttavia, questo ha comportato dei compromessi: abbiamo dovuto sacrificare diversi cicli di esecuzione a favore della velocità.
Le Cause Principali della Lentezza
Dopo un’ampia sperimentazione, abbiamo individuato i seguenti fattori che rallentano la generazione del piano aziendale IA:
1. Sovraccarico API Assistenti OpenAI
- Latenza nella Creazione di Thread e Run: L’API Assistants di OpenAI ha introdotto significativi ritardi durante l’impostazione e la gestione di run basati su thread.
- Limitazioni nell’Esecuzione Parallela: Eseguire più sezioni in parallelo all’interno dello stesso thread era impossibile, costringendo a un elaborazione serializzata.
2. Ritardi Nella Chiamata Degli Strumenti
- Messaggi Extra nelle Chiamate di Funzione: Ogni invocazione di funzione aggiungeva un messaggio non strutturato aggiuntivo, aumentando i tempi di risposta inutilmente.
- Struttura della Chiamata Inefficiente: La chiamata dello strumento creava un sovraccarico aggiuntivo di gestione della risposta, rendendo le risposte strutturate un’alternativa più efficiente.
3. Complessità dell’Esecuzione Multistep
- Iterazioni Multiple Per Sezione: Il flusso di lavoro originale prevedeva bozze, valutazioni, miglioramenti e ri-valutazioni prima di produrre una sezione finale.
- Alto Volume di Chiamate API: La natura iterativa del nostro processo iniziale richiedeva più chiamate API per sezione, moltiplicando i problemi di latenza.
Ottimizzazioni Chiave Che Abbiamo Implementato
1. Passaggio dall’API Assistants di OpenAI all’API Chat
- Risposte Strutturate Invece di Chiamate agli Strumenti: Invece di affidarci alle chiamate agli strumenti, abbiamo optato per risposte strutturate per generare le sezioni del piano aziendale.
- Streaming delle Risposte Immediato: L’API Chat ha abilitato uno streaming più rapido delle risposte, riducendo il tempo al primo token e migliorando l’interattività.
2. Riduzione Dei Cicli Di Esecuzione Per Una Generazione Più Rapida
- Eliminazione delle Iterazioni Multi-Passo: Abbiamo rimosso i cicli di rifinitura post-valutazione, optando per un approccio di generazione ottimizzata in un unico passaggio.
- Riduzione dei Passaggi di Re-Valutazione: In precedenza, le sezioni venivano valutate più volte per miglioramenti. Abbiamo consolidato questo in un unico passaggio di valutazione.
3. Integrazione Ottimizzata di LangChain per Ridurre le Chiamate API Ridondanti
- Comportamento di Sondaggio Predefinito: L’implementazione predefinita di Assistant con Strumenti di LangChain utilizzava il sondaggio per verificare se un’operazione era stata completata, provocando richieste duplicate.
- Strategia di Sondaggio Modificata: Abbiamo ottimizzato la nostra integrazione per ridurre il sondaggio non necessario, diminuendo le richieste API ridondanti.
Risultati Finali: Compromessi tra Velocità e Qualità
Implementando queste ottimizzazioni, abbiamo ridotto il tempo di risposta dell’IA da 30 minuti a meno di 1 minuto. Tuttavia, questo ha avuto un costo:
Cosa Abbiamo Guadagnato:
- Miglioramenti drastici della velocità, rendendo fattibile l’interazione in tempo reale.
- Passaggio tra modelli più flessibile, che consente transizioni senza interruzioni tra i modelli GPT-4o, GPT-4o-mini e Claude.
- Migliore compatibilità con LangChain, assicurando che i miglioramenti futuri possano essere integrati senza problemi.
Cosa Abbiamo Perso:
- Cicli di auto-miglioramento ridotti, il che significa che l’IA non itera più volte per affinare le risposte.
- Meno strati di valutazione, potenzialmente riducendo la profondità dei contenuti in certe sezioni.
Sebbene questo compromesso fosse necessario per migliorare l’esperienza utente, gli aggiornamenti futuri potrebbero reintrodurre processi iterativi selettivi dove la velocità lo consente.
Lezioni Apprese
1. LangChain & LangGraph Richiedono Una Personalizzazione Profonda
- Le soluzioni pronte all’uso introducono inefficienze che richiedono estensioni personalizzate.
- Comprendere e modificare gli interni di LangChain è stato cruciale per ottimizzare le prestazioni.
2. Velocità vs. Qualità È un Equilibrio
- Ridurre i passaggi di generazione ha migliorato la velocità ma ha richiesto di sacrificare i miglioramenti iterativi.
- I lavori futuri potrebbero esplorare la reintroduzione selettiva di cicli chiave che aumentano la qualità.
3. Ottimizza Prima per la Velocità, Poi Itera sulla Qualità
- I problemi iniziali di prestazione rendevano l’uso in tempo reale impraticabile.
- Dando priorità alla velocità di esecuzione inizialmente, ci ha permesso di migliorare successivamente la qualità dell’output senza influenzare l’usabilità.
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Questo post è la Parte 2 di una serie in 4 parti. Assicurati di leggere gli altri post della serie per approfondire il nostro generatore di piani aziendali alimentato da IA.
Parte 1: Come abbiamo costruito un generatore di piani aziendali alimentato da IA usando LangGraph & LangChain
Parte 2: Come abbiamo ottimizzato la generazione di piani aziendali IA: Velocità contro compromessi di qualità
Parte 3: Come abbiamo creato 273 test di unità in 3 giorni senza scrivere una sola riga di codice
Parte 4: Framework di Valutazione IA — Come abbiamo costruito un sistema per valutare e migliorare i piani aziendali generati da IA