Comparthing Logo
هوش مصنوعیهزینه‌های LLMاقتصاد یادگیری ماشینیزیرساخت هوش مصنوعیبهینه‌سازی محاسباتی

هزینه استنتاج در مقابل هزینه آموزش در سیستم‌های LLM

هزینه‌های آموزش نشان‌دهنده سرمایه‌گذاری عظیم یک‌باره برای ساخت مدل‌های زبانی بزرگ است، در حالی که هزینه‌های استنتاج، هزینه‌های جاری هر بار که کاربران پاسخ می‌دهند، هستند که در کنار هم تصویر اقتصادی کاملی از استقرار هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ را تشکیل می‌دهند.

برجسته‌ها

  • استنتاج زمانی که مدل‌ها به مقیاس تولید با کاربران واقعی برسند، بر کل هزینه‌ها غالب می‌شود.
  • هزینه‌های آموزش از زمان GPT-3، 10،000 برابر افزایش یافته است و موانع شدیدی را برای ورود ایجاد کرده است.
  • تراشه‌های تخصصی و تکنیک‌های کوانتیزاسیون به سرعت هزینه‌های استنتاج را کاهش می‌دهند
  • «دیوار استنتاج» ممکن است رشد اندازه مدل را محدود کند، زیرا هزینه‌های خدمات از بودجه‌های آموزشی پیشی می‌گیرد.

هزینه استنتاج چیست؟

هزینه جاری اجرای LLM های آموزش دیده برای تولید خروجی برای پرس و جوهای کاربر در محیط عملیاتی.

  • استنتاج معمولاً ۸۰ تا ۹۰ درصد از کل هزینه‌های زیرساخت هوش مصنوعی را در مقیاس‌های استقرار بالغ تشکیل می‌دهد.
  • هزینه پردازش هر پرس‌وجوی سطح GPT-4 بسته به طول توکن ورودی و خروجی، تقریباً 0.03 تا 0.12 دلار است.
  • سخت‌افزارهای تخصصی مانند NVIDIA H100 و ASICهای سفارشی، هزینه‌های استنتاج به ازای هر پرس‌وجو را به طرز چشمگیری کاهش می‌دهند.
  • دسته‌بندی چندین درخواست با هم، استفاده از پردازنده گرافیکی (GPU) را بهبود می‌بخشد و هزینه هر توکن را ۳ تا ۵ برابر کاهش می‌دهد.
  • استقرار لبه و تقطیر مدل، استراتژی‌های نوظهوری برای کاهش هزینه‌های استنتاج برای برنامه‌های حساس به تأخیر هستند.

هزینه آموزش چیست؟

سرمایه‌گذاری اولیه قابل توجه در محاسبات، داده‌ها و زمان مورد نیاز برای توسعه مدل‌های پایه.

  • طبق گزارش‌ها، آموزش GPT-4 با استفاده از ده‌ها هزار پردازنده گرافیکی (GPU) طی چند ماه، بین ۱۰۰ تا ۲۰۰ میلیون دلار هزینه داشته است.
  • آموزش Gemini Ultra گوگل به محاسبات بسیار بیشتری نیاز داشت و تخمین زده می‌شود که بیش از ۳۰۰ میلیون دلار هزینه داشته باشد.
  • هزینه‌های آموزش تقریباً با مربع اندازه مدل برای یک مجموعه داده ثابت، با پیروی از قوانین مقیاس‌بندی چینچیلا، مقیاس‌بندی می‌شوند.
  • آماده‌سازی، پاکسازی و اصلاح داده‌ها می‌تواند 30 تا 50 درصد از کل تلاش و هزینه آموزش را تشکیل دهد.
  • دوره‌های آموزشی برای مدل‌های مرزی اکنون به اندازه‌ای برق مصرف می‌کنند که می‌توانند هزاران خانه را برای ماه‌ها روشن نگه دارند.

جدول مقایسه

ویژگی هزینه استنتاج هزینه آموزش
ساختار هزینه پرداخت به ازای هر بار استفاده، مقیاس‌بندی با پرس‌وجوها پیش‌پرداخت هنگفت، تا حد زیادی ثابت
بزرگی معمول سنت به ازای هر هزار توکن صدها میلیون در هر مدل مرزی
استفاده از سخت‌افزار متناوب، وابسته به تقاضا پایدار، فشرده در طول هفته‌ها/ماه‌ها
تمرکز بهینه‌سازی تأخیر، توان عملیاتی، دسته‌بندی کارایی موازی، سرعت همگرایی
تأثیر مدل کسب‌وکار مستقیماً بر حاشیه سود و قیمت‌گذاری تأثیر می‌گذارد مستهلک شده در طول عمر محصول
الگوی مصرف انرژی تقاضای شدید و کاربرمحور انفجار مداوم و متمرکز
چالش مقیاس‌پذیری خطی با پذیرش کاربر زیرخطی با بهبود مدل
محرک‌های اصلی هزینه حجم توکن، اندازه مدل، همزمانی پارامترهای مدل، حجم داده‌ها، مدت زمان آموزش

مقایسه دقیق

ساختار اقتصادی و زمان‌بندی

هزینه‌های آموزش مانند ساخت یک کارخانه به یکباره افزایش می‌یابد - شما به سرمایه اولیه و صبر نیاز دارید تا بتوانید بازده را ببینید. هزینه‌های استنتاج به طور مداوم کاهش می‌یابند، بیشتر شبیه پرداخت قبوض آب و برق که با میزان استفاده از آنچه ساخته‌اید افزایش می‌یابد. این تفاوت اساسی در زمان‌بندی، همه چیز را از جمع‌آوری کمک‌های مالی گرفته تا استراتژی قیمت‌گذاری برای شرکت‌های هوش مصنوعی شکل می‌دهد.

نیازهای سخت‌افزاری و زیرساختی

آموزش نیازمند قدرتمندترین خوشه‌های موجود است که اغلب به صورت سفارشی با ده‌ها هزار پردازنده گرافیکی متصل به هم که با هماهنگی دقیق کار می‌کنند، ساخته شده‌اند. استنتاج می‌تواند روی سخت‌افزارهای ساده‌تری اجرا شود، اگرچه در مقیاس بزرگ هنوز به زیرساخت‌های قابل توجهی نیاز دارد - فقط به طور متفاوت در مناطق مختلف توزیع شده است تا تأخیر برای کاربران جهانی به حداقل برسد.

اولویت‌های بهینه‌سازی مهندسی

مهندسان آموزش، وسواس زیادی روی کارایی ریاضی دارند: اینکه چگونه می‌توان گام‌های گرادیان بیشتری را به ازای هر دلار به دست آورد و در عین حال پایداری همگرایی را حفظ کرد. مهندسان استنتاج در دنیای متفاوتی زندگی می‌کنند، به دنبال میلی‌ثانیه‌های تأخیر هستند و راه‌های هوشمندانه‌ای برای استفاده مجدد از محاسبات در درخواست‌های مشابه بدون اینکه کاربران متوجه شوند، پیدا می‌کنند.

پیامدهای مدل کسب و کار

مانع هزینه آموزش توضیح می‌دهد که چرا تنها تعداد انگشت‌شماری از شرکت‌ها مدل‌های پایه را از ابتدا می‌سازند، در حالی که صدها شرکت آنها را مستقر می‌کنند. پس از آموزش، هزینه نهایی ارائه یک مدل به میدان نبرد رقابتی تبدیل می‌شود - جنگ‌های قیمت‌گذاری API OpenAI با گوگل و آنتونی مستقیماً منعکس‌کننده فشارهای هزینه استنتاج است.

ملاحظات زیست‌محیطی و انرژی

یک اجرای آموزشی واحد برای یک مدل در مقیاس بزرگ می‌تواند انتشار کربنی معادل صدها خودرو رانده شده در طول یک سال ایجاد کند. استنتاج ردپای خود را در بین میلیون‌ها کاربر پخش می‌کند و باعث می‌شود پرس‌وجوهای فردی ناچیز به نظر برسند اما در مجموع، با افزایش سرعت پذیرش هوش مصنوعی، تأثیر زیست‌محیطی بزرگ‌تری را نشان می‌دهند.

مزایا و معایب

هزینه استنتاج

مزایا

  • + ترازوهایی با کاربرد واقعی
  • + اقتصاد قابل پیش‌بینی به ازای هر واحد
  • + با پیشرفت‌های سخت‌افزاری بهبود می‌یابد
  • + اهرم‌های بهینه‌سازی چندگانه موجود است

مصرف شده

  • − غیرقابل پیش‌بینی در مقیاس بزرگ
  • − بده‌بستان‌های تأخیر در مقابل هزینه
  • − متعادل‌سازی بار پیچیده
  • − چالش‌های استقرار منطقه‌ای

هزینه آموزش

مزایا

  • + سرمایه‌گذاری یک‌باره از دست رفته
  • + خندق‌های رقابتی ایجاد می‌کند
  • + با پیشرفت‌های الگوریتمی بهبود می‌یابد
  • + امکان سفارشی‌سازی و کنترل را فراهم می‌کند

مصرف شده

  • − الزامات شدید سرمایه
  • − دوره‌های طولانی بازگشت سرمایه
  • − ریسک فنی بالا
  • − فشار فرسودگی سریع

تصورات نادرست رایج

افسانه

آموزش همیشه گران‌ترین بخش اداره یک کسب و کار LLM است.

واقعیت

برای اکثر محصولات موفق هوش مصنوعی، هزینه‌های استنتاج به سرعت از سرمایه‌گذاری‌های آموزشی پیشی می‌گیرد. مدلی که روزانه به میلیون‌ها کاربر خدمت‌رسانی می‌کند، می‌تواند معادل هزینه آموزش خود را در عرض چند هفته استنتاج بسوزاند. این نسبت پس از تناسب محصول با بازار به طرز چشمگیری تغییر می‌کند.

افسانه

مدل‌های بزرگتر همیشه برای اجرا در استنتاج هزینه بیشتری دارند.

واقعیت

در حالی که مدل‌های بزرگ‌تر به محاسبات بیشتری به ازای هر توکن نیاز دارند، تکنیک‌هایی مانند معماری ترکیبی از متخصصان، تنها بخش‌هایی از مدل را به ازای هر پرس‌وجو فعال می‌کنند. گوگل جمینی از فعال‌سازی پراکنده برای ارائه خدمات به مدل‌های عظیم با صرفه‌تر از گزینه‌های متراکم استفاده می‌کند.

افسانه

پس از آموزش، هزینه‌های یک مدل اساساً ثابت می‌شوند.

واقعیت

هزینه‌های استنتاج بسته به کیفیت پیاده‌سازی، استراتژی دسته‌بندی، انتخاب سخت‌افزار و حتی مهندسی سریع که بر طول خروجی تأثیر می‌گذارد، بسیار متفاوت است. دو شرکتی که مدل‌های یکسانی را اجرا می‌کنند، می‌توانند به دلیل برتری عملیاتی یا عدم وجود آن، اختلاف هزینه‌ای 10 برابری داشته باشند.

افسانه

تخمین هزینه‌های آموزش از شرکت‌های فناوری قابل اعتماد و شفاف است.

واقعیت

ارقام گزارش‌شده اغلب شامل تکرارهای تحقیقاتی، آزمایش‌های ناموفق، جمع‌آوری داده‌ها و حقوق مهندسی نمی‌شوند. هزینه واقعی توسعه GPT-4 احتمالاً با احتساب کل اکوسیستم تحقیق و توسعه که از آزمایش نهایی آموزش پشتیبانی می‌کند، به طور قابل توجهی از اعداد اعلام‌شده عمومی فراتر می‌رود.

افسانه

استقرار در محل، هزینه‌های استنتاج را حذف می‌کند.

واقعیت

در حالی که هزینه‌های اضافی API ابری از بین می‌رود، هزینه‌های سرمایه‌ای برای سخت‌افزار، برق، خنک‌سازی و نگهداری جایگزین آنها می‌شود. محاسبات هزینه کل مالکیت اغلب برای حجم‌های کاری متغیر، ابری و فقط برای سناریوهای بسیار قابل پیش‌بینی و با حجم بالا، به سمت استفاده از خدمات درون سازمانی گرایش دارد.

سوالات متداول

هزینه واقعی آموزش یک مدل زبانی بزرگ مانند GPT-4 چقدر است؟
ارقام دقیق به شدت محرمانه باقی می‌مانند، اما تخمین‌های معتبر، هزینه آموزش GPT-4 را بین ۱۰۰ تا ۲۰۰ میلیون دلار تخمین می‌زنند. این فقط شامل دوره آموزشی نهایی می‌شود - نه آزمایش‌های ناموفق متعدد، تکرارهای تحقیقاتی و آماده‌سازی زیرساخت. طبق گزارش‌ها، Gemini Ultra جدیدتر گوگل هزینه بسیار بیشتری داشته و احتمالاً از ۳۰۰ میلیون دلار فراتر رفته است. این اعداد شامل حقوق مداوم صدها محقق و مهندس در طول چندین سال نمی‌شود، که به طور قابل توجهی به هزینه‌های واقعی توسعه می‌افزاید.
چرا هزینه‌های استنتاج برای اکثر شرکت‌های هوش مصنوعی بیشتر از هزینه‌های آموزش اهمیت دارد؟
آموزش یک بار اتفاق می‌افتد؛ استنتاج میلیون‌ها بار. مدلی که روزانه 10 میلیون پرس‌وجو را با قیمت 0.05 دلار برای هر پرس‌وجو ارائه می‌دهد، روزانه 500000 دلار هزینه استنتاج ایجاد می‌کند - که می‌تواند ظرف چند ماه از سرمایه‌گذاری آموزشی آن فراتر رود. این پویایی به این معنی است که اقتصاد واحد پایدار برای بقا حیاتی می‌شود، در حالی که هزینه‌های آموزش در طول عمر محصول مستهلک می‌شوند. محصولات هوش مصنوعی که با مصرف‌کننده سروکار دارند، به ویژه این فشار را احساس می‌کنند.
چه تکنیک‌هایی هزینه‌های استنتاج را بدون کاهش کیفیت کاهش می‌دهند؟
کوانتیزاسیون، مدل‌ها را از دقت ۳۲ بیتی به ۸ بیتی یا حتی ۴ بیتی با حداقل افت دقت فشرده می‌کند. تقطیر، مدل‌های کوچک‌تر را برای تقلید از مدل‌های بزرگ‌تر آموزش می‌دهد. ذخیره‌سازی پاسخ‌های مکرر، محاسبات اضافی را حذف می‌کند. دسته‌بندی درخواست‌ها برای بهبود استفاده از پردازنده گرافیکی (GPU) انجام می‌شود. رمزگشایی حدسی از مدل‌های پیش‌نویس کوچک‌تر برای تسریع تولید استفاده می‌کند. هر تکنیک، پیچیدگی پیاده‌سازی را در مقابل صرفه‌جویی در هزینه معامله می‌کند و استقرارهای بالغ معمولاً چندین رویکرد را ترکیب می‌کنند.
ارائه دهندگان خدمات ابری چگونه استنباط LLM را به طور متفاوت قیمت گذاری می کنند؟
مدل‌های قیمت‌گذاری به‌طور قابل‌توجهی متفاوت هستند. OpenAI و Anthropic به ازای هر هزار توکن، هزینه دریافت می‌کنند و نرخ‌های جداگانه‌ای برای ورودی و خروجی دارند. گوگل هم به ازای هر توکن و هم به ازای استفاده‌ی متعهدانه تخفیف ارائه می‌دهد. برخی از ارائه‌دهندگان به جای توکن، بر اساس زمان محاسبه می‌فروشند. توافق‌نامه‌های سازمانی اغلب شامل تضمین توان عملیاتی و قیمت‌گذاری سفارشی هستند. هزینه‌ی مؤثر به ازای هر خروجی مفید می‌تواند بسته به الگوهای معمول پرس‌وجو و طول پاسخ، به‌طور چشمگیری متفاوت باشد.
آیا هزینه‌های آموزش می‌تواند به طور پایدار افزایش یابد؟
این موضوع واقعاً نامشخص است. قوانین مقیاس‌بندی تاریخی نشان می‌دهند که هزینه‌های آموزش با اندازه مدل و داده‌ها افزایش می‌یابد، اما پیشرفت‌های الگوریتمی از نظر تاریخی بخش زیادی از این افزایش را جبران کرده‌اند. برخی از محققان معتقدند که ما به محدودیت‌های عملی نزدیک می‌شویم که در آن سودهای حاشیه‌ای هزینه‌ها را توجیه نمی‌کنند. برخی دیگر پیش‌بینی می‌کنند که رشد تا سال‌های 2025-2027 ادامه یابد و سپس به ثبات برسد. پایداری اقتصادی این صنعت به شدت به این بستگی دارد که کدام مسیر محقق شود.
چه درصدی از بودجه یک شرکت هوش مصنوعی معمولاً به استنتاج در مقابل آموزش اختصاص می‌یابد؟
شرکت‌های بالغ هوش مصنوعی با پایگاه کاربری قابل توجه، معمولاً ۸۰ تا ۹۰ درصد هزینه خود را صرف استنتاج می‌کنند. استارتاپ‌های مراحل اولیه قبل از تطابق محصول با بازار، ممکن است هزینه بیشتری را صرف آموزش یا تنظیم دقیق کنند. شرکت‌هایی که مدل‌های پایه را از ابتدا می‌سازند، در ابتدا شاهد تسلط آموزش هستند و سپس به سرعت تغییر می‌کنند. نقطه تلاقی معمولاً ظرف ۶ تا ۱۸ ماه پس از پذیرش قابل توجه کاربر رخ می‌دهد.
اندازه مدل چگونه بر نسبت هزینه استنتاج به آموزش تأثیر می‌گذارد؟
مدل‌های بزرگ‌تر هر دو هزینه را افزایش می‌دهند، اما به طور نامتناسبی بر استنتاج تأثیر می‌گذارند. هزینه آموزش تقریباً با تعداد پارامترها ضربدر اندازه داده‌ها افزایش می‌یابد، در حالی که هزینه استنتاج با پارامترها ضربدر توکن‌های تولید شده افزایش می‌یابد. از آنجایی که کاربران در طول عمر یک مدل، توکن‌های بسیار بیشتری نسبت به آنچه در داده‌های آموزشی ظاهر می‌شود، تولید می‌کنند، مدل‌های بزرگ‌تر با بار استنتاج فزاینده‌ای روبرو می‌شوند که بدون بهینه‌سازی می‌تواند از نظر اقتصادی ناپایدار شود.
آیا سناریوهایی وجود دارد که آموزش مدل خودتان از نظر مالی منطقی باشد؟
آموزش از ابتدا زمانی قابل دفاع می‌شود که داده‌های اختصاصی مزایای منحصر به فردی ارائه دهند، زمانی که سفارشی‌سازی شدید مورد نیاز باشد، یا زمانی که ارائه هزینه‌ها در مقیاس وسیع، ادغام عمودی را توجیه کند. اکثر سازمان‌ها تنظیم دقیق مدل‌های موجود یا استفاده از نسل افزوده بازیابی را مقرون به صرفه‌تر می‌دانند. تجزیه و تحلیل نقطه سر به سر معمولاً قبل از اینکه آموزش سفارشی به نتیجه برسد، نیاز به صدها میلیون دلار هزینه استنتاج دارد.
هزینه‌های انرژی چگونه در آموزش در مقابل اقتصاد استنتاجی نقش دارند؟
آموزش، مصرف انرژی عظیمی را در دوره‌های کوتاه متمرکز می‌کند، ظرفیت شبکه محلی را تحت فشار قرار می‌دهد و اغلب به امکانات تخصصی نیاز دارد. استنتاج، مصرف انرژی را به طور یکنواخت‌تری توزیع می‌کند، اما در نهایت، کل برق بیشتری را در طول عمر یک مدل مصرف می‌کند. خرید انرژی‌های تجدیدپذیر و انتخاب مکان به طور قابل توجهی بر هر دو تأثیر می‌گذارد، به طوری که برخی از شرکت‌ها در حال مذاکره برای تأمین انرژی پاک اختصاصی برای خوشه‌های آموزشی هستند.
چه فناوری‌های نوظهوری ممکن است ساختارهای هزینه فعلی را مختل کنند؟
تراشه‌های نورومورفیک نویدبخش افزایش بهره‌وری در استنتاج هستند. محاسبات نوری می‌تواند سرعت آموزش را متحول کند. پیشرفت‌های الگوریتمی مانند معماری‌های ترکیبی از متخصصان، ظرفیت مدل را از محاسبات فعال جدا می‌کند. رویکردهای فدرال ممکن است هزینه‌ها را توزیع کنند. هر یک از این موارد تا درجات مختلفی در حد حدس و گمان باقی می‌مانند، اما در مجموع نشان می‌دهند که ساختارهای هزینه امروزی ظرف پنج سال آینده عجیب و غریب به نظر خواهند رسید.
هزینه‌های استنتاج چگونه بر قیمت‌گذاری محصولات هوش مصنوعی برای کاربر نهایی تأثیر می‌گذارد؟
هزینه‌های استنتاج مستقیماً انعطاف‌پذیری قیمت‌گذاری را محدود می‌کنند. محصولات مصرفی اغلب برای افزایش پذیرش، به مصرف یارانه می‌دهند و زیان‌های ناشی از سرمایه‌گذاری خطرپذیر را می‌پذیرند. محصولات سازمانی معمولاً از زمان عرضه، قیمتی بالاتر از هزینه استنتاج دارند. تنش بین رشد و اقتصاد واحد، رویکردهای خلاقانه‌ای را به دنبال داشته است: سطوح استفاده، دروازه‌های ویژگی و گردش‌های کاری ترکیبی انسان و هوش مصنوعی که مدیریت کاملاً خودکار و پرهزینه را محدود می‌کنند.
چرا برخی از شرکت‌های هوش مصنوعی از ارائه طرح‌های نامحدود به قیمت‌گذاری مبتنی بر میزان استفاده روی آوردند؟
داستان کلاسیک: طرح‌های نامحدود سخاوتمندانه کاربران را جذب کردند، اما درصد کمی از کاربران حرفه‌ای هزینه‌هایی بسیار فراتر از ارزش اشتراک خود ایجاد کردند. یک کاربر که روزانه هزاران پرس‌وجوی پیچیده را اجرا می‌کند، می‌تواند هزاران دلار منابع استنتاج را مصرف کند. قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده، اگرچه کمتر با بازاریابی سازگار است، اما اقتصاد شرکت را با ارزش مشتری همسو می‌کند و از سوءاستفاده‌هایی که بقای کسب‌وکار را تهدید می‌کنند، جلوگیری می‌کند.

حکم

هنگام ایجاد قابلیت‌های اختصاصی متمایز یا فعالیت در مقیاس وسیع که ادغام عمودی در آن سودآور است، سرمایه‌گذاری آموزشی را انتخاب کنید. هنگام استقرار مدل‌های موجود، بهینه‌سازی هزینه استنتاج را در اولویت قرار دهید، به خصوص برای برنامه‌های کاربردی با حجم بالا که در آن‌ها اقتصاد مبتنی بر پرس‌وجو، سودآوری را تعیین می‌کند. اکثر سازمان‌ها با صدور مجوز مدل‌های پایه و تمرکز منابع مهندسی بر کارایی استنتاج، به طور معقول از هزینه‌های آموزش به طور کامل اجتناب می‌کنند.

مقایسه‌های مرتبط

LLM های مبتنی بر ابزار در مقابل LLM های مستقل

LLM های مبتنی بر ابزار، مدل‌های زبانی مستقل را با اتصال آنها به APIهای خارجی، ماشین‌حساب‌ها و پایگاه‌های داده گسترش می‌دهند و بازیابی اطلاعات و اجرای وظایف را در زمان واقعی امکان‌پذیر می‌سازند. LLM های مستقل صرفاً به پارامترهای آموزش‌دیده خود متکی هستند و آنها را مستقل اما محدود به دانش حاصل از داده‌های آموزشی می‌کنند.

LLM های متن باز در مقابل API های اختصاصی LLM

LLM های متن باز، مدل‌های هوش مصنوعی قابل تنظیم و خود-میزبان با دسترسی کامل به کد ارائه می‌دهند، در حالی که API های اختصاصی LLM، خدمات مدیریت شده و بهبود یافته را از طریق نقاط پایانی مبتنی بر ابر با قیمت گذاری مبتنی بر میزان استفاده ارائه می‌دهند.

RAG (تولید افزوده بازیابی) در مقابل LLM های تنظیم دقیق

RAG و LLM های تنظیم‌شده دقیق، هر دو کیفیت خروجی هوش مصنوعی را بهبود می‌بخشند، اما به روش‌های اساساً متفاوتی عمل می‌کنند. RAG اطلاعات خارجی را در زمان پرس‌وجو دریافت می‌کند، در حالی که تنظیم دقیق، دانش جدید را مستقیماً در وزن‌های مدل قرار می‌دهد. انتخاب بین آنها بستگی به این دارد که داده‌های شما چند وقت یکبار تغییر می‌کنند و به چه نوع دقتی نیاز دارید.

RAG با متن بصری در مقابل RAG با متن فقط متنی

RAG با زمینه بصری، مدل‌های زبانی را با بازیابی تصاویر، نمودارها و دیاگرام‌ها در کنار متن غنی می‌کند، در حالی که RAG فقط متنی صرفاً به متون نوشتاری متکی است. RAG بصری در وظایف چندوجهی مانند درک اسناد و پاسخ به سؤالات بصری برتری دارد، در حالی که RAG فقط متنی ساده‌تر، سریع‌تر و ارزان‌تر برای استقرار باقی می‌ماند.

RAG چندوجهی در مقابل RAG فقط متنی

RAG چندوجهی متن، تصاویر، صدا و ویدیو را برای بازیابی غنی‌تر با هم پردازش می‌کند، در حالی که RAG فقط متنی منحصراً بر محتوای نوشتاری تمرکز دارد. انتخاب بستگی به این دارد که آیا داده‌ها و موارد استفاده شما فراتر از اسناد متنی ساده است یا خیر.