Supercarga la Búsqueda con LLMs: Un Enfoque Barato y Rápido

Este artículo muestra cómo construir un servicio de búsqueda rápido y rentable utilizando Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs). El autor implementa una aplicación FastAPI que llama a un LLM ligero (Qwen2-7B), aprovechando Google Kubernetes Engine (GKE) Autopilot para la gestión automatizada de clústeres, con el fin de lograr el análisis estructurado de las consultas de búsqueda. La creación e implementación de imágenes Docker, combinadas con un mecanismo de caché Valkey, mejoran significativamente el rendimiento y la escalabilidad. Este enfoque evita llamadas frecuentes a APIs en la nube costosas, reduciendo costes y mostrando el potencial de ejecutar LLMs en infraestructura local, ofreciendo una nueva perspectiva en la construcción de motores de búsqueda más inteligentes y rápidos.