Brief news summary

McKinsey & Company-rapporten fremhever at generativ AI kan forbedre verdensøkonomien betydelig, potensielt med mellom 2,6 billioner og 4,4 billioner dollar. Vekst forventes i sektorer som kundeservice, markedsføring, salg, programvareutvikling og forskning og utvikling. Til tross for dette potensialet er det utfordringer knyttet til kostnadshåndtering ved implementering av generativ AI på plattformer som AWS. En ny veiledning tilbyr strategier for å kontrollere disse kostnadene og retter seg mot lesere med kunnskap om grunnleggende modeller, store språkmodeller, tokens, vektorembeddinger og databaser. Den fokuserer på Retrieval Augmented Generation (RAG)-løsninger og understreker Amazon Bedrock som en viktig ressurs. Hovedpunkter for kostnadsoptimalisering inkluderer: 1. **Modellvalg og Tilpasning**: Velg modeller som samsvarer med spesifikk treningsdata for å optimalisere både kostnad og ytelse. 2. **Tokenbrukshåndtering**: Reduser utgifter ved å overvåke tokenbruk og bruke caching for effektivitet. 3. **Inference-prisplaner**: Velg mellom on-demand og provisjonert gjennomstrømning basert på behovet for fleksibilitet eller jevn ytelse. 4. **Tilleggsbetraktninger**: Adresser sikkerhetsproblemer, administrer veksten i vektor-databaser og segmenter data strategisk for å påvirke kostnader og effektivitet positivt. Amazon Bedrock støtter effektiv styring av generative AI-arbeidsflyter. Relevante kostnadsfaktorer inkluderer forespørselsvolum, tokenbruk og databaserkostnader. Å starte med on-demand-prising lar deg evaluere ytelsen innledningsvis, med mulighet til å bytte til provisjonert gjennomstrømning etter hvert som etterspørselen øker. Kostnadsbesparende tiltak innebærer optimalisering av forespørsler, justering av databasenes segmentstørrelser og å sette strategiske begrensninger. Den valgte segmenteringsmetoden—semantisk eller hierarkisk—påvirker både kostnader og nøyaktighet. Veiledningen fungerer som en innføring til del 2, som vil utdype estimering av forretningsverdi og forstå de viktigste kostnadsdynamikkene i lys av teknologisk fremgang.