Scoring Methodology

RAG बनाम Fine-Tuning Decision Engine आपके उपयोग के मामले के नौ आयामों के विरुद्ध चार आर्किटेक्चर वर्गों — RAG, Fine-Tuning, Long-Context और Hybrid — को स्कोर करता है। यह पृष्ठ बताता है कि हर आयाम कैसे भारित होता है, लागत अनुमान कैसे प्राप्त होते हैं, और विश्वास और जोखिम कैसे रिपोर्ट किए जाते हैं।

1. नौ स्कोरिंग आयाम

हर आयाम एक या अधिक आर्किटेक्चर वर्गों में सकारात्मक या नकारात्मक अंक का योगदान देता है। अंक प्रतिशत नहीं हैं — वे योज्य संकेत हैं। उच्चतम कुल स्कोर वाला वर्ग जीतता है। पहले और दूसरे वर्ग के बीच का मार्जिन विश्वास निर्धारित करता है।

• डेटा ताज़गी

  आपका स्रोत डेटा कितनी बार बदलता है। रीयल-टाइम डेटा (1) RAG को दृढ़ता से प्राथमिकता देता है क्योंकि fine-tuned मॉडल पुनः-प्रशिक्षण चक्र के बिना नई जानकारी शामिल नहीं कर सकते। स्थिर डेटा (5) RAG का मुख्य लाभ हटा देता है।

• दस्तावेज़ वॉल्यूम

  आपके ज्ञान कॉर्पस का आकार। छोटे कॉर्पस (<10K दस्तावेज़, स्कोर 1) long-context विंडो में फिट हो सकते हैं। विशाल कॉर्पस (>10M दस्तावेज़, स्कोर 5) long-context को बाहर करते हैं और वेक्टर-आधारित पुनर्प्राप्ति को दृढ़ता से प्राथमिकता देते हैं।

• मासिक क्वेरी वॉल्यूम

  प्रति माह कुल अनुमान कॉल। बहुत उच्च वॉल्यूम (>1M/माह) पर, प्रति-क्वेरी पुनर्प्राप्ति लागतें संयोजित होती हैं और fine-tuning को अधिक लागत-कुशल बना सकती हैं। निम्न वॉल्यूम (<10K/माह) पर, इंफ्रास्ट्रक्चर ओवरहेड संतुलन को long-context की ओर झुकाता है।

• उद्धरण सटीकता

  क्या आपके उपयोग के मामले को सत्यापन योग्य स्रोत संदर्भ चाहिए। ऑडिट-ग्रेड उद्धरण (4) RAG या hybrid को दृढ़ता से प्राथमिकता देता है, क्योंकि fine-tuned मॉडल उद्गम का भ्रम पैदा करते हैं — वे प्रशिक्षण समय में नहीं देखे स्रोतों का उद्धरण नहीं दे सकते।

• लेटेंसी SLA

  मिलीसेकंड में आपका एंड-टू-एंड लेटेंसी बजट। RAG 100–400 ms का पुनर्प्राप्ति हॉप जोड़ता है। यदि आपका SLA 500 ms से कम है, तो fine-tuning (कोई पुनर्प्राप्ति नहीं) आवश्यक हो सकता है। Long-context बड़ी टोकन गणना पर TTFT ओवरहेड जोड़ता है।

• डेटा संवेदनशीलता

  आपके डेटा का नियामक और गोपनीयता वर्गीकरण। उच्च संवेदनशीलता (4–5) सीमित करती है कि आप पुनर्प्राप्ति के लिए किन होस्टेड API प्रदाताओं का उपयोग कर सकते हैं, और स्व-होस्टेड एम्बेडिंग और अनुमान इंफ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता हो सकती है।

• डोमेन विशिष्टता

  आपका डोमेन शब्दावली और आउटपुट प्रारूप कितना विशेष है। मालिकाना शब्दावली, आउटपुट स्कीमा, या ब्रांड आवाज़ वाले अत्यधिक विशिष्ट डोमेन (4–5) पुनर्प्राप्ति-केवल से fine-tuning के वज़न-स्तर अनुकूलन से अधिक लाभ उठाते हैं।

• ML क्षमता

  आपकी इन-हाउस ML इंजीनियरिंग परिपक्वता (1 = कोई ML टीम नहीं, 5 = विश्व-स्तरीय)। Fine-tuning और hybrid आर्किटेक्चर को डिज़ाइन, प्रशिक्षण, मूल्यांकन, और रखरखाव के लिए ML विशेषज्ञता चाहिए। निम्न क्षमता वाली टीमों को डिफ़ॉल्ट रूप से RAG या long-context का उपयोग करना चाहिए।

• बजट सीमा

  अधिकतम मासिक खर्च। यदि अग्रणी दृष्टिकोण की अनुमानित लागत आपकी सीमा के 120% से अधिक है, तो इंजन दंड लागू करता है। बजट < $2K आम तौर पर hybrid को बाहर करता है; <$5K जब प्रशिक्षण परिशोधित होता है तब fine-tuning को बाहर कर सकता है।

2. यौगिक संकेत

व्यक्तिगत आयाम स्कोर के अलावा, इंजन यौगिक संकेत लागू करता है जो आयामों के बीच इंटरैक्शन को कैप्चर करते हैं:

• उच्च वॉल्यूम + सख्त उद्धरण: यदि मासिक क्वेरीज़ ≥ 1M और उद्धरण = 4, Hybrid को अतिरिक्त +20 मिलते हैं क्योंकि RAFT उद्धरण सटीकता बनाए रखते हुए प्रशिक्षण लागत को परिशोधित करता है।
• कम वॉल्यूम + कम बजट + एयर-गैप्ड नहीं: Long-context को +15 मिलते हैं क्योंकि वेक्टर इंफ्रास्ट्रक्चर खड़ा करना आर्थिक रूप से न्यायसंगत नहीं है।
• ऑन-प्रिमाइसेस या एयर-गैप्ड: Fine-Tuning और Hybrid को +15/+10 मिलते हैं क्योंकि उन्हें स्व-होस्टेड परिनियोजित किया जा सकता है, जबकि long-context (जिसे होस्टेड API कॉल चाहिए) को −20 से दंडित किया जाता है।
• बजट दंड: यदि किसी दृष्टिकोण की अनुमानित मासिक लागत आपकी बताई सीमा के 120% से अधिक है, तो उस दृष्टिकोण को −15 अंक मिलते हैं।

3. लागत अनुमान कार्यप्रणाली

लागत अनुमान आपकी मासिक क्वेरी मात्रा, औसत टोकन गणना, और हमारे मॉडल डेटाबेस से प्राप्त लाइव LLM मूल्य निर्धारण डेटा से प्राप्त होते हैं। हर वर्ग के लिए सूत्र:

Vector DB मूल्य निर्धारण कॉर्पस वॉल्यूम द्वारा स्तरीकृत है (1–5 स्केल $70–$3,000/माह से मैप होता है), Q1 2026 तक pgvector, Pinecone, Weaviate, और Qdrant से देखे गए मूल्यों पर आधारित। LLM टोकन मूल्य हमारे मॉडल डेटाबेस से लाइव खींचे जाते हैं और यदि डेटाबेस अनुपलब्ध हो तो रूढ़िवादी डिफ़ॉल्ट ($3/1M इनपुट, $12/1M आउटपुट) पर वापस जाते हैं।

4. विश्वास मार्जिन

विश्वास विजेता वर्ग और उपविजेता के बीच के अंक मार्जिन से निर्धारित होता है:

• उच्च विश्वास: मार्जिन ≥ 25 अंक — एक दृष्टिकोण स्पष्ट रूप से हावी है।
• मध्यम विश्वास: मार्जिन 10–24 अंक — एक स्पष्ट लीडर लेकिन उपविजेता व्यवहार्य है।
• निम्न विश्वास: मार्जिन < 10 अंक — कई दृष्टिकोण निकटता से मेल खाते हैं; दोनों के साथ प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट की अनुशंसा है।

यदि विजेता स्कोर 40 से नीचे है, तो इंजन "रीस्कोप फ्लैग" भी सेट करता है जो दर्शाता है कि कोई एक दृष्टिकोण हावी नहीं है — आमतौर पर एक संकेत कि इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए प्रतिबद्ध होने से पहले उपयोग के मामले के दायरे को संकीर्ण किया जाना चाहिए।

5. जोखिम रजिस्टर

इंजन आपके इनपुट और विजेता अनुशंसा के विरुद्ध सात जोखिम ट्रिगर का मूल्यांकन करता है। हर जोखिम का गंभीरता स्तर (उच्च, मध्यम या निम्न) और शमन अनुशंसा है:

• हैलूसिनेटेड साइटेशन जोखिम (उच्च): Fine-Tuning अनुशंसित + उद्धरण ≥ 3।
• बजट सीमा जोखिम में (मध्यम): अनुमानित लागत > आपकी बताई सीमा का 90%।
• डेटा रेज़िडेंसी उल्लंघन जोखिम (उच्च): EU रेज़िडेंसी या उच्च संवेदनशीलता + Long-Context अनुशंसित।
• ML क्षमता अंतर (मध्यम): क्षमता ≤ 2 + Fine-Tuning या Hybrid अनुशंसित।
• बासी मूल्य निर्धारण डेटा (निम्न): Vector DB मूल्य डेटा 90 दिनों से अधिक पुराना।
• कॉर्पस ड्रिफ्ट जोखिम (मध्यम): ताज़गी ≤ 2 + Fine-Tuning अनुशंसित।
• लेटेंसी बजट जोखिम में (उच्च): लेटेंसी SLA < 500 ms + RAG या Hybrid अनुशंसित।

6. सीमाएँ और मान्यताएँ

• लागत अनुमान केवल सांकेतिक हैं। वास्तविक लागतें प्रदाता, मॉडल आकार, इंफ्रास्ट्रक्चर कॉन्फ़िगरेशन, और बातचीत किए मूल्यों पर निर्भर करती हैं।
• स्कोरिंग मॉडल जानबूझकर मतधारक है और Q1 2026 तक Buzzi ग्राहकों पर देखे गए उत्पादन पैटर्न पर आधारित है। यह अनुभवी ML इंजीनियर द्वारा वास्तुशिल्पीय समीक्षा का प्रतिस्थापन नहीं है।
• इंजन मल्टी-टेनेंसी, A/B परीक्षण ओवरहेड, मूल्यांकन पाइपलाइन लागत, या fine-tuning के लिए डेटा लेबलिंग लागत मॉडल नहीं करता।
• Hybrid / RAFT लागत प्रति 6-महीने विंडो एकल पुनः-प्रशिक्षण चक्र मानती है। अधिक बार-बार पुनः-प्रशिक्षण आवश्यकताओं वाली टीमों को प्रशिक्षण परिशोधन भाजक बढ़ाना चाहिए।