选择托管或自托管语义搜索解决方案取决于您项目的优先级：易用性与控制力。托管解决方案（如 AWS Kendra 或 Google Vertex AI）为您处理基础设施、更新和扩展，让您可以专注于将搜索集成到应用程序中。自托管选项（例如带有自定义模型的 Elasticsearch 或 FAISS 等开源框架）需要您管理服务器、数据管道和模型调整，但可以完全控制自定义和数据隐私。您的决策应平衡开发资源、预算、合规性需求和搜索要求的复杂性。
托管解决方案非常适合优先考虑速度和简单性的团队。 如果您需要快速部署语义搜索而无需投资基础设施或机器学习专业知识，Azure Cognitive Search 或 Algolia 等服务提供预构建的 API。这些平台处理索引、查询处理和可扩展性，通常采用按需付费定价。例如，一家构建产品目录的初创公司可能会使用 Google 的 Vertex AI Search 在几天内添加自然语言查询，从而避免了训练模型或维护服务器的开销。但是，托管解决方案可能会限制自定义 - 您无法调整底层算法或微调特定领域的嵌入。如果您的行业（例如，医疗保健）需要严格控制数据驻留位置，那么数据隐私也可能是一个问题。
自托管解决方案适合需要完全控制或专门工作流程的团队。 使用 Sentence Transformers 与 Elasticsearch 或 Vespa 等框架，您可以构建与您的数据对齐的自定义管道。例如，一家处理敏感客户文件的金融机构可能会部署自托管系统，以确保数据永远不会离开其服务器，同时在内部术语上微调类似 BERT 的模型。这种方法需要更多的努力：您需要配置服务器、优化向量数据库并监控性能。Qdrant 或 Weaviate 等开源工具降低了一些复杂性，但仍然需要 DevOps 和 MLOps 专业知识。权衡是灵活性 - 您可以尝试混合搜索（将向量与关键字匹配相结合）或集成托管平台不支持的专有算法。
考虑长期成本、团队技能和可扩展性。 托管解决方案通常具有较低的前期成本，但随着查询量的增长，成本可能会变得很高。例如，AWS Kendra 按索引文档和运行查询收费，这对于大型数据集来说可能是不可持续的。自托管解决方案涉及更高的初始设置（例如，用于 Elasticsearch 的 Kubernetes 集群），但可扩展性更具可预测性。如果您的团队缺乏 DevOps 经验或更喜欢避免基础设施管理，那么托管解决方案可以节省时间。相反，如果您预计复杂的搜索要求（例如，多语言支持或实时更新），则自托管提供了适应的灵活性。评估您的路线图：概念验证可能从托管 API 开始，但具有独特需求的成熟产品可能会证明投资自托管基础设施是合理的。