Экономика поиска: использование LLM против моделей эмбеддингов
Согласно свежему анализу, использование больших языковых моделей напрямую для поиска информации дает более точные результаты, но стоит до 1431 раза дороже, чем использование специализированных моделей эмбеддингов. Для руководителей продуктов это важный ориентир при проектировании архитектуры: необходимо балансировать между предельной точностью ответов системы и стоимостью владения инструментом, особенно при работе с большими объемами корпоративных знаний.
Ссылка: https://arxiv.org/abs/2608.12875 @AIandproducts
· 26.08
1431x звучит как откровение, но любой вменяемый rag-пайплайн и так сначала гоняет через эмбеддинги, а llm дёргается только на генерацию. реальный вопрос — почему у кого-то ещё gpt торчит на этапе ретрива вместо векторного поиска
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён