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؟

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؟

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؟

OCR-aware workflows، document AI، visual QA، agentهای چندوجهی و محیط‌هایی که latency و data boundary باید داخل infra خودتان کنترل شود.

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؟

LoRA، adapter-based tuning، domain adaptation کم‌هزینه و تیم‌هایی که می‌خواهند experimentation را بدون full training شروع 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؟

stack self-host، private infra، rollout مدل‌های باز و تیم‌هایی که production serving را روی Linux جلو می‌برند.

کجا به کار می‌آید؟

multimodal chat، voice-enabled assistant، image + text workflows و تجربه‌های unified که نمی‌خواهند کاملاً وابسته به API بسته باشند.

کجا به کار می‌آید؟

edge و local AI، prototypeهای self-host و تیم‌هایی که مدل بازتر اما manageable می‌خواهند.

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؟

PDF retrieval، visual search در اسناد پیچیده، pipelineهای RAG سندی و محیط‌هایی که می‌خواهند retrieval تصویر-محور را خودشان کنترل کنند.

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؟

copilotهای داخلی سبک، edge deployment و تیم‌هایی که Azure و Windows/ONNX مسیر مهمشان است.

کجا به کار می‌آید؟

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

کجا به کار می‌آید؟

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

کجا به کار می‌آید؟

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