E-COMMERCE / AI
Ottimizzazione, Observability e Quality Assurance di Sistemi AI
Come abbiamo stabilizzato una piattaforma AI frammentata per una startup e-commerce, introdotto la piena observability e sbloccato la capacità del team di spedire feature più velocemente.
Una startup e-commerce con diversi servizi AI già avviati doveva affrontare la sfida della scalabilità. La codebase non era standardizzata, i layer architetturali superflui generavano latenza e la mancanza di una strategia di observability e testing rendeva difficile garantire la qualità e la flessibilità necessarie per l'evoluzione del prodotto.
Abbiamo eseguito un refactoring completo per standardizzare la codebase e rimosso i layer ridondanti, ottimizzando le performance. Abbiamo potenziato la gestione di tool come LiteLLM e LangSmith per ottenere piena visibilità sui flussi AI, affinando i prompt per migliorarne l'efficacia. Infine, abbiamo introdotto una suite di test unitari e di integrazione per blindare la correttezza e la qualità dei servizi esposti.
La stabilizzazione della piattaforma e il nuovo layer di observability sono stati i driver principali del cambiamento, permettendoci di monitorare ogni interazione e intervenire proattivamente sulla qualità. Questo approccio basato sui dati ha sbloccato la capacità del team di sviluppare nuove feature in modo rapido. Il salto qualitativo del servizio ha avuto un impatto diretto sulla crescita della startup: l'affidabilità raggiunta ha permesso di scalare l'offerta commerciale, portando all'acquisizione di numerosi nuovi clienti di rilievo che prima non avrebbero potuto gestire.