语义搜索系统的总体拥有成本 (TCO) 包括前期开发、基础设施、数据处理和持续维护费用。从高层次上看，成本源于硬件或云资源、构建和集成嵌入模型和向量数据库等组件的工程时间、数据准备管道以及维护数据规模化后的性能所需的努力。例如，使用基于 Transformer 的模型进行语义索引的系统可能需要 GPU 进行训练和推理、用于高效相似性搜索的向量数据库以及用于处理更新或查询负载峰值的持续监控。让我们将它分解为具体的成本类别。
基础设施和开发成本最大的前期费用通常来自基础设施和工程投入。如果您使用云服务，成本包括用于运行嵌入模型和向量数据库（如 Pinecone 或 Elasticsearch）的计算实例（例如，AWS EC2 或 Google Cloud VM）。例如，GPU 实例（例如，NVIDIA T4）的模型推理成本可能为每小时 0.50 美元至 1.50 美元，而托管向量数据库可能会增加每月 200 美元至 1,000 美元，具体取决于数据大小。开发成本取决于您是使用预训练模型（如 Sentence-BERT）还是构建自定义模型。微调模型需要标记数据和优化精度的工程时间，这可能需要数周的工作。集成 API（例如，OpenAI 嵌入）会增加每次 API 调用的经常性成本 - 例如，每 1k 个令牌 0.0004 美元 - 这会随着高查询量而迅速增加。开源替代方案可以降低 API 费用，但需要更多的设置和维护。
数据处理和维护 为语义搜索准备数据需要大量资源。您需要管道来清理、分块和将文本索引到嵌入中。例如，处理 1TB 的文本数据可能需要 Apache Spark 等分布式工具（在云服务上花费 10-20 美元/小时）和用于嵌入的存储（例如，S3 上 0.023 美元/GB/月）。维护包括随着数据变化更新嵌入 - 例如，用于新内容的夜间批处理作业 - 以及监控查询延迟。如果您的系统使用近似最近邻 (ANN) 索引，则重新索引大型数据集可能需要数小时的计算时间。性能调整（例如，调整 ANN 参数以实现速度/精度权衡）也需要持续的工程投入。意外的成本可能来自扩展问题：用户增加 10 倍可能会迫使迁移到更大的实例或分布式数据库，从而使基础设施成本翻倍。
隐藏的和长期成本不太明显的费用包括模型漂移缓解和合规性。语义模型可能会随着语言的演变而降低，需要定期重新训练（例如，每个周期使用 GPU 集群 500 美元至 2,000 美元）。像 GDPR 这样的监管要求可能需要搜索结果的审计跟踪或数据匿名化步骤，从而增加开发开销。支持成本也很重要：调试相关性问题（例如，“为什么‘rock’会返回音乐而不是地质结果？”）通常需要手动分析和模型调整。最后，供应商锁定可能会增加 TCO。例如，依赖专有向量数据库可能会限制迁移选项，迫使以后进行昂贵的重写。为了最大限度地降低 TCO，请优先考虑模块化设计（例如，可互换的嵌入模型）并在可能的情况下自动执行扩展。