Kostenbesparing bij RAG-toepassingen op Amazon Bedrock

Bij het grootschalig inzetten van taalmodellen via Retrieval Augmented Generation vormen de verwerkingskosten van inputtokens vaak een aanzienlijke kostenpost. Om dit aan te pakken is er een methode ontwikkeld waarbij een kleiner model de opgehaalde documenten vooraf filtert op basis van de gestelde vraag, voordat het hoofdmodel hiermee aan de slag gaat.

Deze optimalisatie zorgt ervoor dat er minder overbodige informatie wordt meegestuurd naar het primaire taalmodel, wat direct leidt tot een reductie in het aantal benodigde tokens en daarmee de operationele kosten. Dit past in de bredere ontwikkeling binnen de kunstmatige intelligentie om grootschalige taalmodellen efficiënter en betaalbaarder te maken voor bedrijfsmatige toepassingen.