검색 증강 RAG

B2B 경쟁 인텔리전스 도구가 Pinecone 벡터 저장소(검색 68ms, 월 $70)를 Scavio 검색 API(검색 820ms, 쿼리당 $0.005)로 교체했습니다. 월 2,000회 쿼리에서 비용이 $70에서 $10으로 줄었으며, 경쟁사 가격에 대해 더 새로운 결과를 얻었습니다.

검색 증강 RAG은(는) google와 관련이 있습니다. Scavio는 이러한 모든 플랫폼의 데이터에 접근할 수 있는 통합 API를 제공합니다.

전통적인 RAG는 벡터 데이터베이스(Pinecone 월 $70부터, Weaviate 월 $25부터, 또는 자체 호스팅), 임베딩 모델(OpenAI ada-002 $0.0001/1k 토큰 또는 자체 호스팅), 그리고 청킹/수집 파이프라인이 필요합니다. 검색 증강 RAG는 이 세 가지를 모두 없앱니다. 트레이드오프는 검색 시점의 쿼리당 비용과 공개 웹 데이터에 대한 의존성입니다. 공개적으로 이용 가능한 정보(제품 문서, 경쟁사 인텔리전스, 뉴스, 가격)를 다루는 지식 베이스의 경우, 검색 증강 RAG가 신선도 측면에서 벡터 RAG보다 우수합니다. 지난주에 색인된 벡터 저장소는 어제 변경된 가격을 반영하지 않지만, 검색 API 호출은 반영합니다. 독점 내부 문서의 경우 벡터 RAG가 여전히 필요합니다. 지연 시간 비교: 관리형 데이터베이스의 벡터 검색은 50-200ms입니다. 검색 API 호출은 400-1200ms입니다. 대화형 애플리케이션에서는 이 차이가 중요하지만, 배치 파이프라인에서는 그렇지 않습니다. Scavio의 $0.005/크레딧에서 검색 증강 RAG는 1,000회 검색 작업당 $5의 비용이 들며, 이는 동일한 쿼리 볼륨에 대한 대부분의 관리형 벡터 DB 요금제보다 저렴합니다. 월 $70의 벡터 DB 대비 손익분기점은 약 월 14,000회 쿼리이며, 그 이상에서는 벡터 RAG가 더 저렴해집니다.