Aplikácia funguje, databáza odpovedá a jednotlivé funkcie sa zdajú byť v poriadku. Keď však pribúda používateľov a dát, niektoré stránky sa začnú načítavať čoraz pomalšie. Dôvodom pritom nemusí byť slabý server ani zle navrhnutá databáza. Niekedy stačí, že aplikácia vykonáva zbytočne veľa databázových dotazov.

Tento problém sa označuje ako N+1 Query Problem a často sa objavuje aj pri vývoji aplikácií v Djangu. Dobrou správou je, že ho možno vo viacerých prípadoch vyriešiť pomerne jednoduchou optimalizáciou.

Predstavte si, že váš tím strávil týždne vývojom novej aplikácie. Dizajn vyzerá dobre, všetky tlačidlá fungujú a vývojári sú spokojní s výsledkom. Potom aplikáciu dostane do rúk prvý používateľ. Nevie, kde si má vytvoriť účet, prehliadne dôležitú funkciu a nakoniec ju zavrie.

Problém nemusí byť v technickom riešení. Možno aplikácia jednoducho nie je taká intuitívna, ako ste predpokladali.

Práve preto má UX testovanie zmysel. Pomáha odhaliť problémy v tom, ako ľudia produkt používajú, ešte predtým, než sa z nich stanú drahé opravy alebo dôvod, prečo používatelia odídu ku konkurencii.

Dobrá správa je, že na začiatok nepotrebujete drahú výskumnú agentúru ani špeciálne laboratórium. Potrebujete vedieť, čo chcete zistiť, nájsť niekoľko vhodných ľudí a pozorovať, ako s vaším produktom pracujú.

Predstavte si, že sa firemného chatbota opýtate: „Aké sú naše podmienky reklamácie?“ Chatbot odpovie plynulo a sebavedomo. Problém je, že použije všeobecné informácie, ktoré sa nemusia zhodovať s pravidlami vašej firmy.

Ako zabezpečiť, aby AI odpovedala podľa vašich dokumentov, interných pravidiel alebo produktových informácií, a nie iba na základe toho, čo sa naučila počas tréningu?

Jedným z riešení je RAG (Retrieval-Augmented Generation). Ide o prístup, ktorý kombinuje vyhľadávanie relevantných informácií s generovaním odpovedí pomocou AI. Vďaka tomu môže jazykový model pracovať s vlastnými dátami firmy bez toho, aby bolo potrebné zakaždým trénovať nový model.

Predstavte si, že cestujete metrom, otvoríte svoju obľúbenú aplikáciu a zistíte, že nemáte internet. Chcete si poznačiť úlohu, upraviť nákupný zoznam alebo si prečítať uložený článok. Aplikácia sa však načítava donekonečna alebo vám zobrazí chybovú hlášku.

Predstavte si, že máte firemnú databázu s tisíckami dokumentov. Používateľ do vyhľadávania napíše:

„Ako môžem zmeniť heslo?“

Klasické vyhľadávanie bude hľadať dokumenty, v ktorých sa nachádzajú slová ako zmeniť alebo heslo.

Čo ak sa však relevantný dokument volá „Obnovenie prihlasovacích údajov“?

Pre človeka je význam jasný. Klasický keyword search však nemusí pochopiť, že ide o rovnakú tému.

Práve tu prichádza na rad vector search. Namiesto hľadania iba rovnakých slov porovnáva význam obsahu reprezentovaný číselnými vektormi.

Push notifikácia vyzerá jednoducho. Niekto napíše správu, klikne na Send a o chvíľu sa na telefóne používateľa objaví banner.

Medzi týmito dvoma momentmi sa však odohrá pomerne veľa vecí.

Správa musí prejsť cez backend, správnu push službu, operačný systém a nakoniec sa dostať až k aplikácii na zariadení. A ak niečo zlyhá, problém nemusí byť ani v samotnej správe.

Pozrime sa preto na to, čo sa s push notifikáciou deje od momentu odoslania až po jej zobrazenie používateľovi.

AI agent môže na prvý pohľad fungovať perfektne. Dostane úlohu, použije správne nástroje a vráti výsledok, ktorý vyzerá správne.

Lenže čo ak mal cestou šťastie?

Čo ak použil nesprávny nástroj, urobil desať zbytočných API callov alebo sa pri ďalšom podobnom zadaní rozhodne úplne inak?

Práve preto sa pri AI agentoch dostávame od otázky „Funguje?“ k otázke „Ako dobre, konzistentne a bezpečne funguje?“

Evaluating AI agents znamená systematicky testovať nielen výsledok, ale aj celý proces, ktorý k nemu viedol. Moderné evaluačné prístupy sledujú napríklad rozhodnutia agenta, tool calls, náklady, bezpečnosť či jeho správanie pri chybách.

Vývoj aplikácie sa môže začať veľmi jednoducho.

Máte nápad, viete približne, čo má aplikácia robiť, nájde sa development tím a začne sa pracovať. Po niekoľkých týždňoch však prichádzajú prvé otázky: Čo vlastne máme teraz vyvíjať? Ktorá verzia dizajnu je finálna? Prečo túto funkciu robíme, keď sme sa bavili o niečom inom? A prečo sa termín posunul?

Často pritom nejde o problém vývojárov.

Problém môže byť v tom, ako je celý projekt riadený.

Dobrý project management nie je o tom, aby niekto neustále kontroloval tasky a posielal statusy. Pri vývoji digitálneho produktu má predovšetkým vytvoriť systém, v ktorom všetci vedia, čo sa má robiť, prečo sa to robí a čo je potrebné na to, aby sa projekt posunul ďalej.

Aplikácia môže byť pomalá aj vtedy, keď je databáza správne navrhnutá a server má dostatok výkonu.

Dôvodom nemusí byť jeden konkrétny pomalý query. Problém môže byť jednoducho v tom, že aplikácia opakovane počíta alebo načítava údaje, ktoré sa pritom často nemenia.

Práve tu prichádza na rad caching.

Cache umožňuje dočasne uložiť často používané dáta na miesto, odkiaľ sa k nim aplikácia dostane výrazne rýchlejšie. Jedným z najčastejšie používaných nástrojov na tento účel je Redis.

Pri raste mobilnej aplikácie sa často hovorí o sales funneloch. Používateľ aplikáciu objaví, zaregistruje sa, začne ju používať a napokon vykoná požadovanú akciu – napríklad nakúpi alebo si predplatí službu.

V posledných rokoch sa však čoraz viac pozornosti venuje aj inému modelu: growth loops.

Kým funnel opisuje cestu používateľa od prvého kontaktu ku konverzii, growth loop sa snaží vytvoriť cyklus, v ktorom jedna používateľská akcia pomáha generovať ďalších používateľov alebo ďalšiu hodnotu.

Aký je medzi nimi rozdiel a kedy sa ktorý prístup oplatí?