Déploiement de Weaviate sur AWS EC2 : une voie rentable vers le RAG de niveau entreprise

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. 

L'anatomie d'un RAG économiquement efficace

La Génération Augmentée par Récupération transforme les données brutes en insights exploitables à travers trois phases computationnelles : 

• Encodage sémantique : conversion du texte en vecteurs multidimensionnels,
• Indexation vectorielle : stockage et organisation des embeddings pour un rappel rapide,
• Génération contextuelle : augmentation des LLMs avec les connaissances récupérées.

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

Décodage des embeddings : du texte aux vecteurs

Modèles d'embedding

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 : 

• Texte original : "Stratégies d'optimisation d'infrastructure cloud" 
• Vecteur d'embedding : [0.234, -0.789, 0.456, ..., 1.532] (1536 dimensions) 

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. 

Implications pour le stockage

La dimensionnalité (longueur du vecteur) impacte directement : 

• Besoins en stockage : 1536 dimensions × 4 octets/float32 = 6 Ko par vecteur
• Complexité de calcul : Temps de recherche O(n) relatif au nombre de dimensions 

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.

Economie du déploiement de Weaviate sur AWS EC2

Guide de dimensionnement des instances

Nos comparaisons sur AWS montrent des ratios prix-performance optimaux :

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.

Ventilation des coûts totaux 

Pour un système de 10k documents sur t3.medium : 

• Calcul EC2 : $29.95 
• Stockage EBS : 100GB gp3 × $0.08/GB = $8.00 
• Calcul d'embedding : ~$6 (coût unique) 
• Réseau : <1GB de transfert de données = $0.67 
• Total récurrent : $38.62/mois

L'avantage caché de la flexibilité open-source 

L'architecture modulaire de Weaviate débloque des optimisations de coûts indisponibles dans les services gérés : 

• Mise à l'échelle verticale : commencez avec t3.medium ($30.37/mois), puis mettez à niveau les instances sans migration de données.
• Accélération GPU sélective : déchargez la génération d'embeddings vers des instances G4dn occasionnelles.
• Stockage hybride : données chaudes en mémoire, données tièdes sur EBS, données froides dans S3.
• Atteignez une optimisation des coûts encore plus élevée grâce aux réservations.

Pourquoi la complexité du RAG exige de l'expertise ?

Bien que les économies d'infrastructure brutes soient convaincantes, les réaliser nécessite de naviguer à travers cinq défis clés : 

• Réglage de l'index vectoriel : Équilibrer la précision du rappel et la consommation de mémoire 
• Routage des requêtes : Mise en cache intelligente des modèles sémantiques communs 
• Pipelines multimodaux : Coordination des embeddings de texte, d'image et de données tabulaires 
• Renforcement de la sécurité : Conception VPC, chiffrement au repos et rôles IAM 
• Orchestration LLM : Intégration transparente avec les modèles Bedrock/Titan 

C'est là que l'expertise RAG de Synapsys apporte de la valeur. 

Quand choisir AWS EC2 et Weaviate 

• POCs et petits projets : Obtenez un RAG de niveau entreprise pour moins de 50$/mois 
• Charges de travail sensibles aux données : Gardez un contrôle total sur le chiffrement et la résidence des données 
• Architectures hybrides : Combinez des clusters GPU sur site avec un service de requêtes basé sur le cloud 

Conclusion  

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. 

Pour aller plus loin

Article - Fine-Tuning et Instruct Tuning LLM : adapter ses modèles de langage

Article - Hallucinations LLM : comment ça marche ?