در نگاه اول، راه‌اندازی یک مدل زبانی یا OCR ممکن است شبیه نصب یک ابزار باشد. اما وقتی AI قرار است در سازمان استفاده شود، مسئله به سرعت تبدیل به معماری سرویس، امنیت، منابع پردازشی، هزینه، پایش، API و کیفیت پاسخ می‌شود.

تفکیک وظایف CPU و GPU یکی از تصمیم‌های مهم است. همه چیز نباید روی GPU اجرا شود. برخی پردازش‌ها اقتصادی‌تر و پایدارتر روی CPU انجام می‌شوند و GPU باید برای کارهای سنگین‌تر مثل LLM، VLM، ASR یا پردازش‌های برداری پرحجم استفاده شود.

در کنار زیرساخت، RAG و Vector Embedding نقش مهمی دارند؛ چون پاسخ‌های سازمانی باید به دانش واقعی همان سازمان متصل باشند. یک Chatbot عمومی با یک سامانه پشتیبانی هوشمند سازمانی تفاوت جدی دارد: سامانه سازمانی باید قابل اعتماد، قابل کنترل و قابل توسعه باشد.

بازگشت به یادداشت‌ها