Vektor verilənlər bazası, proqram təminatına oxşar mətnləri, şəkilləri və ya məhsulları tapmağa imkan verən məna rəqəmsal təsvirləri olan yerləşdirmələri saxlayır. Xərclər üç istiqamətdən yaranır: yerləşdirmələrin yaradılması, onların saxlanması və sorğulanması, həmçinin sistemin dəqiqliyini qorumaq üçün mühəndislik vaxtı. Gəlir daha yaxşı axtarış, tövsiyələr və AI köməkçilərindən əldə edilir və cari sayt axtarışı konversiyası və ya dəstək bileti həcmi kimi aydın bir baza ilə ölçülməlidir.
Yerləşdirmələr və vektor verilənlər bazaları nədir?
OpenAI-ın mətn yerləşdirmə modelləri, Google-un Gemini yerləşdirmələri, Cohere Embed və ya Hugging Face-dəki açıq modellər kimi bir yerləşdirmə modeli, məzmunu rəqəmlər siyahısına çevirir. Oxşar mənalı məzmun oxşar rəqəmlər alır. “Su keçirməyən yürüş çəkmələri” və “yağışda gəzmək üçün çəkmələr” az sayda ortaq söz olsa belə, bir-birinə yaxınlaşır.
Vektor verilənlər bazası bu siyahıları saxlayır və ən yaxın olanları tez tapır. Seçimlərə Pinecone, Weaviate Cloud və Qdrant Cloud kimi idarə olunan xidmətlər, PostgreSQL üçün pgvector kimi genişləndirmələr və Elasticsearch, OpenSearch, MongoDB Atlas və ya Vertex AI kimi mövcud platformalarda qurulmuş vektor axtarışı daxildir.
Pul hara gedir?
Bu maddələrin hər biri üçün büdcəni ayrıca planlaşdırın, çünki onlar fərqli şəkildə miqyaslanır.
- Yerləşdirmənin yaradılması: mövcud məzmununuzu yerləşdirmək üçün birdəfəlik xərc, üstəgəl yeni və dəyişdirilmiş maddələr üçün davamlı xərc. Adətən API provayderləri tərəfindən token başına qiymətləndirilir.
- Saxlama: vektorların sayından və onların ölçülərindən asılıdır. Daha böyük yerləşdirmə ölçülərini saxlamaq və axtarmaq daha baha başa gəlir.
- Sorğular: idarə olunan xidmətlər oxu vahidləri, hesablama gücü və ya aylıq tarif üzrə ödəniş alır.
- Dil modeli çağırışları: vektorlar RAG köməkçisini qidalandırırsa, hər cavab həm də generativ modeli çağırır, bu da çox vaxt ən böyük xərcdir.
- Mühəndislik və texniki xidmət: boru kəmərinin qurulması, yenidən indeksləşdirmə, keyfiyyətə nəzarət və modellər dəyişdikdə yeniləmə.
Qiymətlər tez-tez dəyişir, buna görə də təxmininizi məqalədəki (bu məqalə daxil olmaqla) rəqəmlərə deyil, cari qiymət səhifələrinə əsaslanaraq qurun.
Tipik xərc nə qədərdir?
Bir çox marketinq istifadə halları üçün yerləşdirmə və saxlama xərcləri komandaların gözlədiyindən daha azdır. On minlərlə səhifəsi və ya məhsulu olan bir sayt, bir neçə idarə olunan xidmətin giriş səviyyələrinə uyğun vektor həcmi yaradır. Həmin məzmunu kommersiya API-si ilə bir dəfə yerləşdirmək adətən kiçik bir xərcdir.
Daha böyük xərclər miqyasda sorğu həcmi, generativ model çağırışları və insanların vaxtıdır. Gündə minlərlə suala cavab verən RAG çatbotu, model çağırışlarında vektor saxlamasından daha baha başa gələ bilər. Məzmunu təmizləmək, uyğunluğu yoxlamaq və kənar halları idarə etmək üçün mühəndislik saatları çox vaxt ilk ildə bütün infrastruktur xərclərini üstələyir.
Keyfiyyəti pozmadan xərcləri necə azaltmaq olar?
Bir neçə seçim əhəmiyyətli fərq yaradır.
Düzgün yerləşdirmə ölçüsünü seçin
Bəzi modellər keyfiyyətdə məhdud itki ilə yerləşdirmələri qısaltmağa imkan verir. Ən böyüyü üçün ödəniş etməzdən əvvəl daha kiçik bir ölçünün uyğunluq ehtiyaclarınızı qarşılayıb-qarşılamadığını yoxlayın.
Artıq işlətdiyiniz vasitələrdən istifadə edin
Yığınınızda artıq PostgreSQL, Elasticsearch və ya MongoDB varsa, onların vektor xüsusiyyətləri başqa bir satıcı olmadan ehtiyaclarınızı qarşılaya bilər.
Yalnız vacib olanları yerləşdirin
Naviqasiya mətni, altlıqlar və dublikat səhifələr kimi şablonları atlayın. Daha təmiz giriş daha ucuz saxlama və daha yaxşı nəticələr verir.
Ümumi cavabları keşləyin
Köməkçilər üçün tez-tez verilən suallara cavabları keşləyin ki, generativ model hər dəfə çağırılmasın.
ROI-ni necə ölçmək lazımdır?
Gəlir istifadə halından asılıdır, ona görə də qurmazdan əvvəl metrikanı müəyyən edin.
- Sayt axtarışı: axtarışdan istifadə edən sessiyaların konversiya dərəcəsi, sıfır nəticəli axtarışların payı və axtarış sessiyası başına gəlir.
- Məhsul tövsiyələri: əvvəlki qaydaya əsaslanan məntiqlə müqayisədə tövsiyə yuvalarında klikləmə və səbətə əlavə etmə dərəcəsi.
- Dəstək köməkçisi: bilet olmadan həll olunan sualların payı və əhatə olunan mövzular üçün bilet həcmindəki dəyişiklik.
- Daxili bilik axtarışı: sənədləri tapmaq üçün sərf olunan vaxt, işçilərlə qısa sınaqdan əvvəl və sonra ölçülür.
- Məzmun əməliyyatları: daxili keçid və ya dublikat aşkarlanması üçün əlaqəli məqalələri tapmaq üçün qənaət edilən vaxt.
Mümkün olduqda köhnə və yeni sistemləri yan-yana işlədin, məsələn, sayt axtarışında A/B testi vasitəsilə, beləliklə fərq aydın olsun.
Hansı səhvlər xərcləri artırır?
Ən çox yayılmış səhv, problemi ölçməzdən əvvəl qurmaqdır. Komandalar vektor verilənlər bazasını dəbli olduğu üçün qururlar, sonra isə axtarış problemlərinin çatışmayan sinonimlər siyahısı olduğunu kəşf edirlər.
Digəri isə məzmun dəyişdikdə hər şeyi yenidən yerləşdirməkdir. Yalnız yeni və ya redaktə edilmiş maddələri yerləşdirən boru kəməri pul və vaxta qənaət edir. Üçüncüsü isə qiymətləndirməni nəzərə almamaqdır; sorğular və gözlənilən nəticələr dəsti olmadan, heç kim daha ucuz modelin və ya daha kiçik ölçünün kifayət qədər yaxşı olub-olmadığını bilmir, buna görə də komandalar təhlükəsiz olmaq üçün artıq xərc çəkirlər.
Nümunə büdcə strukturu necə görünür?
Aydın struktur maliyyə şöbəsinə təqdim edərkən kömək edir. Təxmini quraşdırma və cari xərclərə bölün. Quraşdırma məzmunun təmizlənməsini, ilk yerləşdirmə işini, boru kəmərinin qurulmasını və qiymətləndirmə dəstini əhatə edir. Cari xərclər yeni yerləşdirmələri, vektor saxlanmasını və sorğuları, köməkçi iştirak edirsə model çağırışlarını, monitorinqi və keyfiyyət yoxlamaları üçün aylıq müavinəti əhatə edir.
İstifadəyə verildikdən üç ay sonra bir baxış tarixi təyin edin. O vaxta qədər real sorğu həcmləriniz və nəticə məlumatlarınız olacaq və cari təxmini faktiki rəqəmlərlə əvəz etmək olar.
Alien Road vektor verilənlər bazalarını və yerləşdirmələri necə tətbiq edir
Tipik bir əməkdaşlıqda biz cari bazanı ölçməklə başlayırıq: sayt axtarış jurnalları, sıfır nəticə dərəcələri, tövsiyə performansı və ya dəstək bileti mövzuları. Sonra müştərinin məzmun həcmi və gözlənilən sorğu trafikindən istifadə edərək xərcləri maddə-maddə qiymətləndiririk. Əgər iş özünü doğruldursa, biz məzmun nümunəsi ilə kiçik bir sınaq qururuq, iki yerləşdirmə seçimini müqayisə edirik və müştərinin mövcud yığınına uyğun saxlama yerini seçirik.
İstifadəyə verilməzdən əvvəl və hər dəyişiklikdən sonra gözlənilən nəticələri olan real sorğuların sınaq dəsti istifadə olunur. Aylıq hesabatlar infrastruktur və model xərclərini razılaşdırılmış nəticə metriqası ilə yanaşı göstərir. Məsələn, onlayn pərakəndə satıcı açar söz axtarışını hibrid açar söz və vektor axtarışı ilə əvəz edə bilər, sonra axtarış konversiyasını əvvəlki rüblə müqayisə edə bilər.
Bu həftə haradan başlamalı
Son bir ay üçün sayt axtarış sorğularınızı ixrac edin və heç bir nəticə verməyən və ya çıxışa səbəb olan payı hesablayın. Sonra neçə maddəni yerləşdirməli olduğunuzu sayın. Bu iki rəqəmlə, bir gün ərzində cari satıcı səhifələrindən pilot layihənin qiymətini təyin edə və potensial qazancın qurulmağa dəyər olub-olmadığını mühakimə edə bilərsiniz.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması