חיוב על RAG Engine ב-Gemini Enterprise Agent Platform

בדף הזה מוסבר על התמחור והחיוב של RAG Engine ב-Gemini Enterprise Agent Platform, על סמך הרכיבים של RAG Engine ב-Gemini Enterprise Agent Platform שבהם אתם משתמשים, כמו מודלים, דירוג מחדש ואחסון וקטורים.

מידע נוסף זמין בדף סקירה כללית של RAG Engine ב-Gemini Enterprise Agent Platform.

תמחור וחיוב

בטבלה הזו מוסבר איך החיוב מתבצע כשמשתמשים ברכיבי RAG.

רכיב איך מתבצע החיוב ב-RAG Engine
הטמעת נתונים מנוע RAG תומך בהזנת נתונים ממקורות נתונים שונים. לדוגמה, העלאת קבצים מקומיים, Cloud Storage ו-Google Drive. הגישה לקבצים במקורות הנתונים האלה מ-RAG Engine היא בחינם, אבל יכול להיות שיהיו חיובים על העברת נתונים ממקורות הנתונים האלה. לדוגמה, עלויות של העברת נתונים (data egress).
טרנספורמציה של נתונים (ניתוח קבצים)
  • ‫Default parser (מנתח ברירת המחדל): ללא תשלום.
  • ‫LLM Parser: ‫RAG Engine משתמש במודל LLM שציינתם כדי לנתח את הקובץ, ותוכלו לראות את העלויות של מודל LLM ולשלם עליהן ישירות מהפרויקט.
  • ‫Document AI layout parser: מנוע RAG משתמש ב-Document AI layout parser שציינתם כדי לעבד את הקובץ, ותראו את השימוש ב-Document AI layout parser ותשלמו עליו ישירות מהפרויקט.
טרנספורמציה של נתונים (חלוקת קובץ לחלקים) תמיכה בחלוקה לחלקים בגודל קבוע, ללא תשלום.
יצירת הטמעה

מנוע RAG מתזמן את יצירת ההטמעה באמצעות מודל ההטמעה שציינתם, והחיוב על הפרויקט יכלול את העלויות שמשויכות למודל הזה.

מידע נוסף על תמחור של בנייה ופריסה של מודלים של AI בפלטפורמת הסוכנים של Gemini Enterprise

הוספה לאינדקס ואחזור של נתונים

מנוע RAG תומך בשתי קטגוריות של מסדי נתונים וקטוריים לחיפוש וקטורי:

  • מסד נתונים שמנוהל על ידי RAG
  • שימוש במסד נתונים וקטורי משלכם

למסד נתונים שמנוהל על ידי RAG יש שתי מטרות:

  • במסד נתונים שמנוהל על ידי RAG מאוחסנים משאבי RAG, כמו קורפוסים של RAG וקובצי RAG. התוכן של הקובץ לא נכלל.
  • בהתאם לבחירה שלכם, יתבצע אינדוקס של הטמעה ואחזור של נתונים לחיפוש וקטורי.

מסד נתונים שמנוהל על ידי RAG משתמש במופע Spanner כקצה העורפי.

לכל אחד מהפרויקטים שלכם, RAG Engine מספק פרויקט ספציפי ללקוח ומנהל משאבים שמנוהלים על ידי RAG ומאוחסנים ב-RAG Engine, כך שהנתונים שלכם מבודדים פיזית. Google Cloud

אם בוחרים באפשרות RagManagedDB Basic tier או Scaled tier,‏ RAG Engine מקצה מופע של מהדורת Spanner Enterprise בפרויקט המתאים:

  • רמה בסיסית: 100 יחידות עיבוד עם גיבוי
  • רמת Scale: החל מצומת אחד (1,000 יחידות עיבוד) ועד 10 צמתים עם גיבוי, עם התאמה אוטומטית לעומס

אם מאגר מידע כלשהו של RAG בפרויקט שלכם יבחר להשתמש במסד נתונים שמנוהל על ידי RAG לחיפוש וקטורי, תחויבו על מופע Spanner שמנוהל על ידי RAG.

מנוע RAG מציג את העלויות של Spanner מהפרויקט התואם שמנוהל על ידי RAG בפרויקט Google Cloud, כדי שתוכלו לראות את העלויות של מכונת Spanner ולשלם עליהן.

פרטים נוספים על התמחור של Spanner זמינים במאמר תמחור של Spanner.

דירוג מחדש של מנוע RAG בפלטפורמת הסוכנים של Gemini Enterprise

אחרי השליפה, יש תמיכה בכלי הדירוג הבאים:

  • ‫LLM Reranker: מנוע RAG משתמש במודל LLM שציינתם כדי לדרג מחדש את תוצאות האחזור, ותוכלו לראות את העלויות של מודל LLM ולשלם עליהן ישירות מהפרויקט שלכם.
  • ‫Agent Search ranking API: מנוע RAG משתמש ב-Agent Search ranking API כדי לדרג מחדש את תוצאות השליפה, ותוכלו לראות את Ranking API ולשלם עליו ישירות מהפרויקט שלכם.

מחיקת מנוע RAG

בדוגמאות הקוד הבאות אפשר לראות איך מוחקים מנוע RAG במסוף Google Cloud , ב-Python וב-REST:

המאמרים הבאים