Ottimizzazione, osservabilità e quality assurance di sistemi AI

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 osservabilità e test rendeva difficile garantire la qualità e la flessibilità necessarie per l'evoluzione del prodotto.

L'azienda non poteva vendere con serenità a clienti più grandi mentre affidabilità, latenza e qualità dei flussi AI erano difficili da osservare. Ogni nuovo cliente aumentava il rischio su consegna e supporto.

Validare se la piattaforma esistente potesse essere stabilizzata e resa abbastanza osservabile da supportare clienti importanti, senza ricostruire il prodotto da zero.

Abbiamo eseguito un refactoring completo per uniformare la codebase e rimosso i layer ridondanti, ottimizzando le prestazioni. Abbiamo migliorato la gestione di strumenti 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.