Bir vektör veritabanı, yazılımın benzer metinleri, görselleri veya ürünleri bulmasını sağlayan anlamın sayısal temsilleri olan embedding’leri saklar. Maliyetler üç yerden gelir: embedding’lerin oluşturulması, bunların saklanması ve sorgulanması ve sistemin doğruluğunu korumak için harcanan mühendislik süresi. Getiri, daha iyi arama, öneriler ve AI asistanlarından elde edilir ve mevcut site içi arama dönüşümü veya destek bileti hacmi gibi net bir temel ile ölçülmelidir.
Embedding’ler ve vektör veritabanları nedir?
OpenAI’ın metin embedding modelleri, Google’ın Gemini embedding’leri, Cohere Embed veya Hugging Face’deki açık modeller gibi bir embedding modeli, bir içeriği sayı listesine dönüştürür. Benzer anlama sahip içerikler benzer sayılar alır. “Su geçirmez yürüyüş botları” ve “yağmurda yürümek için botlar”, çok az ortak kelime olsa bile birbirine yakın sonuçlanır.
Bir vektör veritabanı bu listeleri saklar ve en yakın olanları hızlıca bulur. Seçenekler arasında Pinecone, Weaviate Cloud ve Qdrant Cloud gibi yönetilen hizmetler, PostgreSQL için pgvector gibi uzantılar ve Elasticsearch, OpenSearch, MongoDB Atlas veya Vertex AI gibi mevcut platformlarda yerleşik vektör araması bulunur.
Para nereye gidiyor?
Bu kalemlerin her biri için bütçeyi ayrı ayrı planlayın, çünkü farklı şekilde ölçeklenirler.
- Embedding oluşturma: mevcut içeriğinizi embedding’e dönüştürmek için tek seferlik bir maliyet, artı yeni ve değişen öğeler için devam eden maliyet. Genellikle API sağlayıcıları tarafından token başına fiyatlandırılır.
- Depolama: vektörlerin sayısına ve boyutlarına bağlıdır. Daha büyük embedding boyutlarını saklamak ve aramak daha maliyetlidir.
- Sorgular: yönetilen hizmetler okuma birimleri, işlem kapasitesi veya aylık kademe üzerinden ücret alır.
- Dil modeli çağrıları: vektörler bir RAG asistanını besliyorsa, her yanıt aynı zamanda üretken bir modeli çağırır, bu genellikle en büyük maliyettir.
- Mühendislik ve bakım: hattın (pipeline) oluşturulması, yeniden indeksleme, kalite izleme ve modeller değiştiğinde güncelleme.
Fiyatlar sık sık değişir, bu yüzden tahmininizi bu makale de dahil olmak üzere bir makaledeki rakamdan ziyade güncel fiyat sayfalarına dayandırın.
Tipik maliyet ne kadardır?
Birçok pazarlama kullanım durumu için embedding ve depolama maliyetleri ekiplerin beklediğinden daha düşüktür. On binlerce sayfası veya ürünü olan bir site, birkaç yönetilen hizmetin giriş seviyelerine sığan bir vektör hacmi üretir. Bu içeriği ticari bir API ile bir kez embedding’e dönüştürmek genellikle mütevazı bir masraftır.
Daha büyük maliyetler, ölçekteki sorgu hacmi, üretken model çağrıları ve insanların zamanıdır. Günde binlerce soruyu yanıtlayan bir RAG sohbet botu, model çağrılarında vektör depolamasından daha pahalıya mal olabilir. İçeriği temizlemek, uygunluğu test etmek ve uç durumları ele almak için harcanan mühendislik saatleri genellikle ilk yıldaki tüm altyapı maliyetlerini aşar.
Kaliteden ödün vermeden maliyeti nasıl düşürürsünüz?
Birkaç seçim anlamlı bir fark yaratır.
Doğru embedding boyutunu seçin
Bazı modeller, sınırlı kalite kaybıyla embedding’leri kısaltmanıza izin verir. En büyüğü için ödeme yapmadan önce daha küçük bir boyutun uygunluk ihtiyaçlarınızı karşılayıp karşılamadığını test edin.
Zaten çalıştırdığınız araçları kullanın
Stack’inizde zaten PostgreSQL, Elasticsearch veya MongoDB varsa, bunların vektör özellikleri başka bir satıcıya gerek kalmadan ihtiyaçlarınızı karşılayabilir.
Sadece önemli olanları embedding’e dönüştürün
Navigasyon metni, altbilgiler ve kopya sayfalar gibi şablonları atlayın. Daha temiz girdi, daha ucuz depolama ve daha iyi sonuçlar sağlar.
Yaygın yanıtları önbelleğe alın
Asistanlar için, sık sorulan soruların yanıtlarını önbelleğe alın, böylece üretken model her seferinde çağrılmaz.
ROI nasıl ölçülmelidir?
Getiri kullanım durumuna bağlıdır, bu yüzden oluşturmadan önce metriği tanımlayın.
- Site içi arama: aramayı kullanan oturumların dönüşüm oranı, sıfır sonuçlu aramaların payı ve arama oturumu başına gelir.
- Ürün önerileri: öneri yuvalarında önceki kural tabanlı mantığa kıyasla tıklama ve sepete ekleme oranı.
- Destek asistanı: bilet olmadan çözülen soruların payı ve kapsanan konular için bilet hacmindeki değişim.
- Dahili bilgi arama: belgeleri bulma süresi, personelle yapılan kısa bir öncesi/sonrası testinde ölçülür.
- İçerik operasyonları: dahili bağlantı veya kopya tespiti için ilgili makaleleri bulurken tasarruf edilen zaman.
Mümkün olduğunda eski ve yeni sistemleri yan yana çalıştırın, örneğin site içi aramada bir A/B testi ile, böylece fark ilişkilendirilebilir olur.
Hangi hatalar maliyeti şişirir?
En yaygın olanı, sorunu ölçmeden önce inşa etmektir. Ekipler moda olduğu için bir vektör veritabanı kurar, sonra arama sorunlarının eksik bir eş anlamlılar listesi olduğunu keşfederler.
Bir diğeri, içerik her değiştiğinde her şeyi yeniden embedding’e dönüştürmektir. Sadece yeni veya düzenlenmiş öğeleri embedding’e dönüştüren bir hat para ve zaman tasarrufu sağlar. Üçüncüsü değerlendirmeyi görmezden gelmektir; sorgular ve beklenen sonuçlardan oluşan bir test seti olmadan, kimse daha ucuz bir modelin veya daha küçük bir boyutun yeterince iyi olup olmadığını bilmez, bu yüzden ekipler güvende olmak için fazla harcama yapar.
Örnek bir bütçe yapısı nasıl görünür?
Net bir yapı, finans departmanına sunum yaparken yardımcı olur. Tahmini kurulum ve işletme maliyetlerine bölün. Kurulum, içerik temizlemeyi, ilk embedding çalıştırmasını, hattın inşasını ve değerlendirme setini kapsar. İşletme maliyetleri yeni embedding’leri, vektör depolamayı ve sorguları, bir asistan dahilse model çağrılarını, izlemeyi ve kalite kontrolleri için aylık bir ödeneği kapsar.
Lansmandan üç ay sonra bir inceleme tarihi belirleyin. O zamana kadar gerçek sorgu hacimleriniz ve sonuç verileriniz olacak ve işletme tahmini gerçek rakamlarla değiştirilebilir.
Alien Road vektör veritabanlarını ve embedding’leri nasıl uygular
Tipik bir çalışmada, mevcut temeli ölçerek başlarız: site içi arama günlükleri, sıfır sonuç oranları, öneri performansı veya destek bileti temaları. Ardından, müşterinin içerik hacmini ve beklenen sorgu trafiğini kullanarak maliyetleri kalem kalem tahmin ederiz. Durum uygunsa, bir içerik örneğiyle küçük bir test oluştururuz, iki embedding seçeneğini karşılaştırırız ve müşterinin mevcut stack’ine uyan depolamayı seçeriz.
Lansmandan önce ve her değişiklikten sonra beklenen sonuçları olan gerçek sorgulardan oluşan bir test seti kullanılır. Aylık raporlar, altyapı ve model harcamalarını kararlaştırılan sonuç metriğinin yanında gösterir. Örneğin, bir çevrimiçi perakendeci anahtar kelime aramasını hibrit anahtar kelime ve vektör aramasıyla değiştirebilir, ardından arama dönüşümünü önceki çeyrekle karşılaştırabilir.
Bu hafta nereden başlamalı
Geçen ayki site içi arama sorgularınızı dışa aktarın ve sonuç vermeyen veya çıkışa yol açan payı hesaplayın. Ardından kaç öğeyi embedding’e dönüştürmeniz gerektiğini sayın. Bu iki rakamla, bir öğleden sonra mevcut satıcı sayfalarından bir pilot çalışma fiyatlandırabilir ve potansiyel kazancın inşa etmeye değip değmeyeceğine karar verebilirsiniz.
Okumaya devam edin: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu