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؟

تیم‌های product، infra و enterprise که باید تصمیم deployment بگیرند و نمی‌خواهند تحت‌تأثیر hype یک مسیر اشتباه انتخاب کنند.

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌هایی که می‌خواهند روی اسناد داخلی، دانش سازمانی، policy و document assistant یک RAG قابل‌نگهداری بسازند.

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؟

تیم‌هایی که می‌خواهند مدل‌ها را مقایسه، weightها را مدیریت، dataset و adapter را منتشر و از یک ecosystem منسجم برای open model workflow استفاده کنند.

کجا به کار می‌آید؟

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

کجا به کار می‌آید؟

workflowهای قرارداد، فاکتور، policy، proposal review و هر use-case که سند source-of-truth است.

کجا به کار می‌آید؟

document AI، تحلیل تصویر و PDF، بازرسی کیفیت محتوای تصویری و workflowهای چندوجهی که باید روی زیرساخت خودتان هم قابل اجرا باشند.

کجا به کار می‌آید؟

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

کجا به کار می‌آید؟

RAG چندزبانه، semantic search، reranking روی corpus سازمانی و pipelineهایی که کیفیت retrieval برایشان حیاتی‌تر از chat model است.

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؟

CTO، tech lead و product/infra teamهايي که بايد baseline مدل را براي محصول، coding workflow يا assistant سازماني انتخاب کنند.

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؟

سازمان‌هایی که بین API و self-host جابه‌جا می‌شوند و می‌خواهند از مدل‌های متنوع این خانواده برای code، vision و enterprise search استفاده 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؟

ارزیابی‌های comparative، code-heavy workloads و سازمان‌هایی که می‌خواهند بین API و self-host انعطاف داشته باشند.

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؟

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

کجا به کار می‌آید؟

RAG system design، enterprise search selection و تیم‌هایی که retrieval quality برایشان KPI واقعی است.

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؟

pair programming در ترمینال، patch-oriented coding، repoهای gitمحور و تیم‌هایی که open-source CLI با provider flexibility می‌خواهند.

کجا به کار می‌آید؟

انتخاب coding assistant، تعیین build-vs-buy، و تصمیم بین API proprietary و self-host code modelها.

کجا به کار می‌آید؟

prototype تا implementation RAG، document pipeline، retrieval orchestration و تیم‌هایی که chain-level composition می‌خواهند.

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؟

IDE-centric teams، local/offline coding flows، model switching و setupهایی که باید با MCP و configهای reusable کار کنند.

کجا به کار می‌آید؟

agent workflow چندمرحله‌ای، stateful execution، tool orchestration و تیم‌هایی که graph-based control می‌خواهند.

کجا به کار می‌آید؟

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

کجا به کار می‌آید؟

pipelineهای retrieval، document-centric systems و تیم‌هایی که Haystack-style component model را ترجیح می‌دهند.

کجا به کار می‌آید؟

provider routing، fallback، cost control، unified API surface و backendهایی که چند vendor را هم‌زمان مصرف می‌کنند.

کجا به کار می‌آید؟

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