Deze post is Deel 2 van een 4-delige serie. Zorg ervoor dat je ook de andere posts in de serie bekijkt voor een diepere duik in onze AI-gedreven bedrijfsplannengenerator.
Deel 1: Hoe We Een AI-Gedreven Bedrijfsplannengenerator Hebben Gebouwd Met LangGraph & LangChain
Deel 2: Hoe We AI Bedrijfsplangeneratie Hebben Geoptimaliseerd: Snelheid vs. Kwaliteitsafwegingen
Deel 3: Hoe We 273 Unit Tests Hebben Gecreëerd in 3 Dagen Zonder Een Enkele Regel Code te Schrijven
Deel 4: AI Evaluatie Framework — Hoe We Een Systeem Hebben Gebouwd Om AI-Gegenereerde Bedrijfsplannen Te Beoordelen En Te Verbeteren
Inleiding: Waarom Duurde Het 30 Minuten?
Onze door AI aangedreven bedrijfsplangenerator was oorspronkelijk ontworpen om de kwaliteit van de inhoud te maximaliseren door meerdere iteratieve processen uit te voeren, waaronder opstellen, evaluatie, verbeteringscycli en gestructureerde validatie. Het doel was om goed gestructureerde, samenhangende en inzichtelijke bedrijfsplannen te produceren die in lijn waren met onze kernkenmerken:
- Helderheid en Eenvoud — Zorgen dat bedrijfseigenaren hun plannen gemakkelijk kunnen begrijpen en gebruiken.
- Strategische Begeleiding — Het bieden van bruikbare inzichten, niet alleen tekst.
- Aanpassing en Contextbewustzijn — Plannen aanpassen op basis van gebruikersreacties.
- Actioneerbaarheid — Plannen gemakkelijk uitvoerbaar maken voor ondernemers.
Echter, deze hoogwaardige meerstapsaanpak had een prijs: het genereren van een volledig plan duurde meer dan 30 minuten. Deze vertraging maakte realtime interactie onpraktisch. We moesten onze aanpak herstructureren om snelheid te prioriteren zonder volledig kwaliteit op te offeren.
Na uitgebreide prestatieanalyse hebben we belangrijke knelpunten geïdentificeerd en onze pijplijn geoptimaliseerd, waardoor de AI-responstijd uiteindelijk is teruggebracht van 30 minuten naar minder dan 1 minuut. Dit ging echter gepaard met compromissen: we moesten meerdere uitvoeringscycli opofferen ten gunste van snelheid.
De Worteloorzaken Van Traagheid
Na uitgebreid testen, hebben we de volgende factoren geïdentificeerd die het genereren van AI bedrijfsplannen vertragen:
1. OpenAI Assistenten API Overhead
- Latentie Bij Het Creëren Van Threads & Runs: OpenAI’s Assistants API introduceerde aanzienlijke vertragingen bij het opzetten en beheren van thread-gebaseerde runs.
- Beperkingen In Parallelle Uitvoering: Het was niet mogelijk om meerdere secties tegelijkertijd in dezelfde thread uit te voeren, wat seriële verwerking noodzakelijk maakte.
2. Vertraging Bij Het Aanroepen Van Tools
- Extra Berichten In Functieaanroepen: Elke functieaanroep voegde een extra ongestructureerd bericht toe, waardoor de responstijden onnodig toenamen.
- Inefficiënte Aanroepstructuur: Het aanroepen van tools creëerde extra overhead voor responsverwerking, waardoor gestructureerde reacties een efficiënter alternatief waren.
3. Multi-Stap Uitvoeringscomplexiteit
- Meerdere Iteraties Per Sectie: Het oorspronkelijke werkproces omvatte opstellen, evaluatie, verbeteringen en herbeoordelingen voordat een definitieve sectie werd geproduceerd.
- Hoog API Oproepvolume: De iteratieve aard van ons initiële proces vereiste meerdere API-oproepen per sectie, waardoor latency problemen vermenigvuldigden.
Belangrijke Optimalisaties Die We Hebben Geïmplementeerd
1. Overstappen van OpenAI Assistants API naar Chat API
- Gestructureerde Reacties In Plaats Van Tooloproepen: In plaats van te vertrouwen op tooloproepen, zijn we overgestapt op gestructureerde reacties voor het genereren van bedrijfsplansecties.
- Directe Respons Streaming: De Chat API maakte snellere streaming van reacties mogelijk, waardoor de tijd tot het eerste token werd verkort en de interactiviteit verbeterde.
2. Verminderen van uitvoeringscycli voor snellere generatie
- Meerstapsiteraties Geëlimineerd: We hebben post-evaluatie verfijningscycli verwijderd ten gunste van een geoptimaliseerde generatie in één keer.
- Herbeoordelingsstappen Verminderd: Voorheen werden secties meerdere keren geëvalueerd voor verbeteringen. We hebben dit geconsolideerd tot een enkele evaluatiestap.
3. Geoptimaliseerde LangChain Integratie Om Overtollige API-aanroepen Te Verminderen
- Standaard Pollinggedrag: LangChain’s standaardassistent met tools-implementatie gebruikte polling om te controleren of een uitvoering was voltooid, wat leidde tot dubbele verzoeken.
- Gewijzigde Pollingstrategie: We hebben onze integratie geoptimaliseerd om onnodige polling te verminderen, waardoor het aantal overbodige API-verzoeken wordt verminderd.
Eindresultaten: Snelheid vs. Kwaliteit Afwegingen
Door deze optimalisaties te implementeren, hebben we de AI-reactietijd teruggebracht van 30 minuten naar minder dan 1 minuut. Dit ging echter wel ten koste van:
Wat We Verkregen:
- Drastische snelheidsverbeteringen, waardoor interactie in real-time haalbaar wordt.
- Flexibelere modelovergang, die naadloze overgangen tussen GPT-4o, GPT-4o-mini en Claude-modellen mogelijk maakt.
- Betere LangChain-compatibiliteit, waardoor toekomstige verbeteringen soepel kunnen worden geïntegreerd.
Wat We Verloren Hebben:
- Verminderde zelfverbeteringscycli, wat betekent dat de AI niet langer meerdere keren itereert om reacties te verfijnen.
- Minder evaluatielagen, wat mogelijk de diepte van de inhoud verlaagt in bepaalde secties.
Hoewel deze afweging noodzakelijk was om de gebruikerservaring te verbeteren, kunnen toekomstige updates selectieve iteratieve processen herintroduceren waar snelheid dit toelaat.
Geleerde Lessen
1. LangChain & LangGraph Vereisen Diepgaande Aanpassing
- Oplossingen die direct bruikbaar zijn leiden tot inefficiënties die aangepaste uitbreidingen vereisen.
- Het begrijpen en aanpassen van de interne werking van LangChain was cruciaal voor het optimaliseren van de prestaties.
2. Snelheid vs. Kwaliteit Is Een Balansoefening
- Het verminderen van generatiestappen verbeterde de snelheid maar vereiste het opofferen van iteratieve verfijningen.
- In toekomstig werk kan worden onderzocht selectieve herintroductie van kwaliteitsverbeterende cycli.
3. Optimaliseer Eerst voor Snelheid, Daarna voor Kwaliteit
- Aanvankelijke prestatieproblemen maakten realtime gebruik onpraktisch.
- Prioriteit geven aan uitvoeringssnelheid stelde ons in staat om later de uitvoerkwaliteit te verfijnen zonder de bruikbaarheid te beïnvloeden.
Probeer Onze AI-Gedreven Bedrijfssuite
Wij hebben onze door AI aangedreven bedrijfsplannengenerator bij DreamHost gebouwd en geoptimaliseerd, waarbij we zorgen voor prestaties en schaalbaarheid op ondernemingsniveau.
DreamHost-klanten kunnen hier klikken om te beginnen en onze AI-gedreven bedrijfsplannengenerator en andere AI-hulpmiddelen vandaag nog te verkennen!
Deze post is Deel 2 van een 4-delige serie. Zorg ervoor dat je de andere posts in de serie bekijkt voor een diepere duik in onze AI-gestuurde bedrijfsplannengenerator.
Deel 1: Hoe We Een AI-Gestuurde Bedrijfsplannengenerator Hebben Gebouwd Met LangGraph & LangChain
Deel 2: Hoe We AI Bedrijfsplangeneratie Hebben Geoptimaliseerd: Snelheid vs. Kwaliteit Afwegingen
Deel 3: Hoe We 273 Unit Tests Hebben Gecreëerd in 3 Dagen Zonder Een Enkele Regel Code te Schrijven
Deel 4: AI Evaluatie Framework — Hoe We Een Systeem Hebben Gebouwd om AI-gegenereerde Bedrijfsplannen te Beoordelen en te Verbeteren