企业RAG系统成本治理新方案：实现多租户检索与生成统一计费

在企业级检索增强生成（RAG）系统部署中，一个长期存在的治理难题是：虽然大语言模型生成成本可按token计量，但检索层（包括向量存储、相似度计算和嵌入API调用）的成本往往作为未分摊的共享成本，导致租户间存在隐性的交叉补贴。

最新研究提出的Cost-Governed RAG架构通过整合代码本无关的向量索引（TurboVec）与多租户LLM治理网关，构建了统一的观测体系，使嵌入、检索和生成成本能够按租户联合追溯。该架构利用TurboVec确定性的闭式内存公式，实现了近乎精确的每租户检索成本计算——这是基于图的索引（具有非线性内存开销）所不具备的特性。

在云数据平台治理边界内的Snowpark容器服务上部署后，该系统在100个模拟租户（1000万向量，对数正态分布）上实现了99.96%的端到端成本追溯准确率，遥测开销低于查询延迟的0.04%。根据第四节的定价假设，相比托管向量数据库服务，该架构将检索基础设施成本降低了3.1-9.0倍。

研究团队形式化了一个三层成本模型，并证明代码本无关量化不仅支持确定性的每租户成本追溯，还消除了训练量化器中存在的共享代码本泄露风险——后一发现尚属探索性，受第七节所述限制约束。