工具概覽
genai-refinement-advisor 是一個用於 GenAI 交付的決策支援工具。給定一個任務（帶標註的資料集）和一組候選配置（基礎模型 × 精調級別），它會衡量每個配置的質量、成本和延遲，計算成本-效能帕累託前沿，並推薦滿足你所設質量閾值的最便宜配置。精調沿常見的階梯逐級升級：零樣本提示 -> 少樣本提示 -> RAG -> 智慧體。該工具直接支援核心的諮詢問題：以最具成本效益的方式，找到達到價值交付閾值所需的恰當精調級別（語義搜尋、RAG、智慧體、微調）。它包含一個確定性的離線模擬提供方，因此 CLI 和完整測試套件無需任何網路訪問即可執行。方法論（網格基準測試 -> 質量/成本/延遲 -> 帕累託前沿 -> 考慮閾值的推薦）是真實的，且與提供方無關；模擬提供方的質量數字只是佔位，你需要在自己的資料上換成真實的提供方。微調被列為階梯的下一級，但此處未實現。
定價
價格與限制可能變動，請以官網為準，並確認幣別、付款週期、最低席位數和用量上限。
應用場景
- 團隊用 genai-refinement-advisor 為給定任務找出滿足指定質量閾值的最便宜配置。
- 團隊用 genai-refinement-advisor 比較不同基礎模型和精調級別的質量、成本和延遲。
- 團隊用 genai-refinement-advisor 識別候選配置的成本-效能帕累託前沿。
- 團隊用 genai-refinement-advisor 確定以高性價比達到價值交付閾值所需的恰當精調級別（語義搜尋、RAG、智慧體、微調）。
- 團隊用 genai-refinement-advisor 在無需 API 金鑰或網路訪問的情況下離線執行基準測試。
- 團隊用 genai-refinement-advisor 用自己帶標註的資料集定義自定義任務並評估各配置。
功能特色
推薦成本最低的最佳化層級
依據用例質量門檻篩選方案
評測候選基礎模型
分析成本與效能的帕累託取捨
比較提示詞、RAG、智慧體與微調路徑
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