مرجع فارسی انتخاب مدل، setup، integration و deployment

کجا به کار می‌آید؟

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

کجا به کار می‌آید؟

LLM serving سازمانی، endpointهای چندکاربره، self-host در مقیاس متوسط تا بالا، embedding service و migration از pilot local به production.

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌ها و افرادی که می‌خواهند با حداقل friction اولین local run را انجام دهند و فرق بین desktop evaluation و local API را بفهمند.

کجا به کار می‌آید؟

GGUF، edge، inference روی CPU یا GPUهای کوچک، embedded apps و تیم‌هایی که می‌خواهند behavior runtime را دقیق‌تر کنترل کنند.

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌های فنی، سرویس‌های سفارشی Python، inference با منطق اختصاصی، training/fine-tuning و کار با مدل‌هایی که runtime آماده برایشان کافی نیست.

کجا به کار می‌آید؟

local deployment، edge، laptop inference و تیم‌هایی که می‌خواهند مدل را با footprint کوچک‌تر اجرا و جابه‌جا کنند.

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؟

product discovery، مقایسه سریع مدل‌های محلی، demo برای غیرتوسعه‌دهنده‌ها و تیم‌هایی که GUI desktop می‌خواهند.

کجا به کار می‌آید؟

embedding و reranking service، RAG داخلی، search production و تیم‌هایی که می‌خواهند open models را با runtime مخصوص retrieval بالا بیاورند.

کجا به کار می‌آید؟

Apple Silicon workstationها، تيم هاي developer يا knowledge worker که مي خواهند local pilot، coding workflow يا RAG سبک را بدون رفتن فوري به سرور Linux شروع کنند.

کجا به کار می‌آید؟

platform teamها، infra ownerها و تيم هايي که از pilot گذشته اند و حالا بايد serving stack را بر اساس workload، hardware و on-call reality انتخاب 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؟

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

کجا به کار می‌آید؟

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

کجا به کار می‌آید؟

RAG self-host، enterprise search داخل VPC و تیم‌هایی که می‌خواهند retrieval را تا لایه مدل کنترل کنند.

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؟

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