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How to Control Cloud Costs for GenAI Tools and Reinvest for Growth - DevOps Dialogues

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Can AI be used to control cloud expenses? Host Mitch Ashley is joined by DoiT's Eduardo Mota and Weaviate's Jobi George on this episode of DevOps Dialogues, for a conversation on how companies can manage their cloud expenditures in the context of GenAI tool utilization and strategize reinvestment for growth.

Their discussion covers:

  • The intricate cost relationship between cloud architecture and GenAI, highlighting the importance of expert partnerships in developing effective AI solutions

  • Utilizing data as a competitive advantage, from leveraging existing datasets to enhancing them through transformations or graph database conversions

  • A comparative analysis of RAG (Retrievable Augmented Generation) versus Agents in reducing hallucinations and costs while optimizing efficiency

  • Evaluating ROI for AI-driven projects, considering aspects like end-user payment, competitive differentiation, and operational efficiencies

  • The role of managed services in the initial stages of cloud transition, and advanced strategies such as fine-tuning, distillation, or quantizing a model for growth

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  • The intricate cost relationship between cloud architecture and GenAI, highlighting the importance of expert partnerships in developing effective AI solutions

  • Utilizing data as a competitive advantage, from leveraging existing datasets to enhancing them through transformations or graph database conversions

  • A comparative analysis of RAG (Retrievable Augmented Generation) versus Agents in reducing hallucinations and costs while optimizing efficiency

  • Evaluating ROI for AI-driven projects, considering aspects like end-user payment, competitive differentiation, and operational efficiencies

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