مرجع فارسی انتخاب مدل، setup، integration و deployment

کجا به کار می‌آید؟

محصولات agentic، backofficeهای سندمحور، workflowهای کدنویسی و تیم‌هایی که می‌خواهند عملیات inference را برون‌سپاری کنند.

کجا به کار می‌آید؟

هر تیمی که AI را از demo وارد محصول یا فرایند سازمانی می‌کند؛ مخصوصاً محیط‌های حساس، customer-facing و agentic.

کجا به کار می‌آید؟

تحلیل سند، agentهای دانشی، بازنویسی حرفه‌ای و تیم‌هایی که روی Bedrock یا Vertex AI نیز deployment می‌خواهند.

کجا به کار می‌آید؟

tech leadها، infra leadها و product ownerهایی که باید یک AI feature را به‌شکل production-grade وارد سیستم واقعی کنند.

کجا به کار می‌آید؟

محصولات multimodal، تحلیل PDF و ویدئو، RAGهای اسنادی و تیم‌هایی که روی Google Cloud یا Vertex AI کار می‌کنند.

کجا به کار می‌آید؟

محصولات agentic، document AI، multimodal appها و تیم‌هایی که زیرساخت inference را نمی‌خواهند خودشان نگه دارند.

کجا به کار می‌آید؟

استخراج متن و ساختار از PDF، workflowهای سندمحور، backofficeهای فرم‌محور و archiveهای سازمانی.

کجا به کار می‌آید؟

realtime voice agents، transcription، multilingual speech apps و محصولاتی که کیفیت، latency و turn handling در آن‌ها مهم است.

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌هایی که می‌خواهند voice assistant، call automation یا spoken UI بسازند و نیاز دارند کل زنجیره STT → reasoning → TTS را حرفه‌ای طراحی کنند.

کجا به کار می‌آید؟

backendهای API-first، appهای agentic، workflowهای structured output و تیم‌هایی که می‌خواهند contract جدیدتر OpenAI را جدی و production-safe پیاده کنند.

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌هایی که voice assistant، call automation، spoken UI یا voice support را با کاربر واقعی اجرا می‌کنند و باید chain کامل STT → reasoning → tools/RAG → TTS را قابل اتکا کنند.

کجا به کار می‌آید؟

creative exploration، concept art، storyboard سریع و تیم‌هایی که asset تصویری را با review انسانی جلو می‌برند.

کجا به کار می‌آید؟

agentهای tool-backed، workflowهای call-and-validate، backofficeهای حساس و تیم‌هایی که می‌خواهند tool use را تمیز و قابل‌کنترل پیاده کنند.

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌هایی که می‌خواهند coding agent را از داخل ترمینال و روی repo واقعی تجربه کنند، با امکان چندفایلی و workflow مهندسی نزدیک به کار روزمره.

کجا به کار می‌آید؟

MVP سريع، backendهاي product-first، appهاي agentic يا document-heavy و تيم هايي که مي خواهند قبل از self-host سراغ value عملي بروند.

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌های محصول، رسانه، آموزش، مارکتینگ و AI tooling که می‌خواهند ویدئو را به شکل کنترل‌شده وارد prototype، تولید asset یا تحلیل محتوای ویدئویی کنند.

کجا به کار می‌آید؟

RAG، semantic search، deduplication و هر جایی که می‌خواهید embedding به‌عنوان سرویس مدیریت شود.

کجا به کار می‌آید؟

RAG چندمرحله‌ای، search stack سازمانی، ranking مجدد روی top-k و تیم‌هایی که می‌خواهند answer quality را بدون ساخت مدل خودشان بهتر کنند.

کجا به کار می‌آید؟

voice assistant، multimodal sessions، use-caseهای real-time و محصولاتی که interruption، turn-taking و media streaming برایشان مهم است.

کجا به کار می‌آید؟

marketing visuals، image generation محصولی، character consistency و تیم‌هایی که می‌خواهند سریع‌تر از open stack وارد تولید تصویر شوند.

کجا به کار می‌آید؟

issue delegation، background coding tasks، PR-based iteration و تیم‌هایی که می‌خواهند coding agent را در GitHub workflow عملیاتی کنند.

کجا به کار می‌آید؟

voice interfaces، audiobook-like narration، realtime agents و pipelineهای صوتی محصولی.

کجا به کار می‌آید؟

deployment managed برای مدل‌های Hub، endpoint اختصاصی برای text یا embedding و تیم‌هایی که زمان setup infra داخلی ندارند.

کجا به کار می‌آید؟

سازمان‌هایی که already در AWS هستند، policy و governance برایشان مهم است و می‌خواهند model access را داخل همان cloud plane نگه دارند.

کجا به کار می‌آید؟

Google Cloud-native teams، managed AI platform، teamهای data/ML که already روی Vertex و GCP workflow دارند.

کجا به کار می‌آید؟

تيم هاي طراحي، مارکتينگ، creative tooling و product teamهايي که بايد بين Midjourney، Ideogram، Stable Diffusion و stackهاي مشابه بر اساس workflow واقعي انتخاب کنند.

کجا به کار می‌آید؟

voice assistantهای خصوصی، speech pipelines سازمانی، on-prem یا edge-adjacent deployment و تیم‌هایی که speech AI را درون infra خودشان می‌آورند.

کجا به کار می‌آید؟

RAG، semantic retrieval و pipelineهایی که هم generation و هم embedding را در Google stack می‌خواهند.

کجا به کار می‌آید؟

Azure-centric organizations، enterprise governance، app teams که می‌خواهند model access و security controls را داخل Azure نگه دارند.

کجا به کار می‌آید؟

رونویسی فایل‌های صوتی، meeting notes، archive search و pipelineهای پایه STT.

کجا به کار می‌آید؟

دانش سازمانی، search-heavy assistantها و تیم‌هایی که روی retrieval و citation حساس‌اند.

کجا به کار می‌آید؟

سازمان‌های AWS-centric که endpoint، autoscaling، model package و rollout cloud-managed می‌خواهند.

کجا به کار می‌آید؟

سازمان‌های AWS-first، RAG و assistantهای enterprise با integration نزدیک به Bedrock و خدمات ابری آمازون.