RAG, एजेंट और मल्टीमॉडल ऐप्स: विभिन्न AI उत्पादों के लिए गणना चुनना

AI उत्पाद अक्सर बाहर से एक जैसे दिखते हैं, लेकिन उनकी गणना संबंधी बाधाएँ बहुत भिन्न हो सकती हैं। RAG, एजेंट ऑटोमेशन और मल्टीमॉडल जेनरेशन को अलग-अलग मूल्यांकन मानदंडों की आवश्यकता होती है।

यह क्यों मायने रखती है

RAG दस्तावेज़ की गुणवत्ता, एम्बेडिंग थ्रूपुट, पुनर्प्राप्ति विलंबता, या पुन: रैंकिंग द्वारा सीमित हो सकता है। Agents मल्टी-स्टेप टूल कॉल और विफलता पुनर्प्राप्ति द्वारा सीमित हो सकते हैं। मल्टीमॉडल कार्यभार मेमोरी और निरंतर पीढ़ी थ्रूपुट द्वारा सीमित हो सकता है। उन्हें एक सामान्य GPU समस्या के रूप में मानने से खराब विकल्प सामने आते हैं।

इसे कैसे लागू करें

अनुरोध मात्रा, मॉडल आकार, संदर्भ लंबाई, इनपुट और आउटपुट प्रकार, क्या कार्य कतारबद्ध हो सकते हैं, और क्या प्रतिक्रियाएं वास्तविक समय होनी चाहिए, लिखें। बड़े या लंबे समय तक चलने वाले सेटअप का चयन करने से पहले वास्तविक विलंबता, मेमोरी दबाव और विफलता मोड को मापने के लिए एक छोटे किराये का उपयोग करें।

अगले कदम

उत्पाद चरण को संसाधन चरण का मार्गदर्शन करने दें। सत्यापन के लिए छोटे या लचीले किराये का उपयोग करें, फिर केवल उस बाधा को मापें जो डेटा उजागर करता है। जब भी ट्रैफ़िक, मॉडल आकार, या आउटपुट स्वरूप बदलता है तो विकल्प को दोबारा जांचें।