À mesure que les architectures IA natives du cloud évoluent, les équipes font face à des décisions d'infrastructure critiques qui impactent directement la performance et les budgets opérationnels.
Chez Synapsys, nous avons analysé l'équation des coûts RAG à travers le prisme des déploiements autogérés, démontrant comment l'utilisation stratégique d'AWS EC2 avec Weaviate open-source peut générer des économies significatives par rapport aux Bedrock Knowledge Bases gérés – à condition de disposer de l'expertise d'implémentation adéquate.
La Génération Augmentée par Récupération transforme les données brutes en insights exploitables à travers trois phases computationnelles :
La plupart des équipes dépensent trop dans les phases 1-2, optant souvent pour la commodité plutôt que l'optimisation des coûts.
Notre analyse révèle que les bases de données vectorielles open-source comme Weaviate déployées sur des instances AWS EC2 correctement dimensionnées peuvent maintenir des performances de niveau entreprise à des prix abordables pour les startups.
Lire aussi : RAG dans Azure : augmenter la puissance des modèles d’IA Générative
Les modèles d'embedding modernes convertissent le texte en vecteurs de longueur fixe – essentiellement des empreintes numériques où les significations similaires se regroupent dans un espace multidimensionnel.
Par exemple :
Chaque dimension représente des caractéristiques sémantiques latentes apprises pendant l'entraînement du modèle. Bien que les humains ne puissent pas interpréter les valeurs individuelles, leur arrangement collectif permet aux machines d'effectuer des calculs de similarité sémantique en utilisant la distance cosinus.
La dimensionnalité (longueur du vecteur) impacte directement :
Pour une base de connaissance de 10 000 documents utilisant des vecteurs de 1536 dimensions :
Stockage total = 10 000 × 6Ko = 60Mo
Cette représentation compacte permet un déploiement rentable sur des instances EC2 modestes.
Nos comparaisons sur AWS montrent des ratios prix-performance optimaux :
| Cas d'utilisation | Type d'instance | vCPUs | Mémoire (GB) | Coût horaire | Coût mensuel |
|---|---|---|---|---|---|
| Preuve de concept | t3.medium | 2 | 4 | $0.042 | $30.37 |
| Production légère | t3.large | 2 | 8 | $0.083 | $60.74 |
| Haut débit | t3.xlarge | 4 | 16 | $0.166 | $121.47 |
Si vous souhaitez faire les calculs pour votre scénario et simuler plusieurs configurations, nous avons créé un outil qui facilite le choix de l'instance pour votre RAG et l'estimation d'un prix de base.
Pour un système de 10k documents sur t3.medium :
L'architecture modulaire de Weaviate débloque des optimisations de coûts indisponibles dans les services gérés :
Bien que les économies d'infrastructure brutes soient convaincantes, les réaliser nécessite de naviguer à travers cinq défis clés :
C'est là que l'expertise RAG de Synapsys apporte de la valeur.
Les chiffres sont clairs : Weaviate autogéré sur EC2 offre des capacités RAG à une fraction du coût des solutions Bedrock gérées. Mais réaliser ces économies nécessite une expertise approfondie en bases de données vectorielles, en optimisation des coûts AWS et en orchestration LLM – exactement les compétences interdisciplinaires que nous avons chez Synapsys.
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