Surcharger la recherche avec les LLMs : une approche peu coûteuse et rapide

Cet article montre comment construire un service de recherche rapide et économique à l'aide de grands modèles de langage (LLMs). L'auteur déploie une application FastAPI qui appelle un LLM léger (Qwen2-7B), en tirant parti de Google Kubernetes Engine (GKE) Autopilot pour la gestion automatisée des clusters afin d'obtenir une analyse structurée des requêtes de recherche. La création et le déploiement d'images Docker, combinés à un mécanisme de cache Valkey, améliorent considérablement les performances et l'évolutivité. Cette approche évite les appels fréquents aux API cloud coûteuses, réduisant ainsi les coûts et montrant le potentiel d'exécution des LLMs sur une infrastructure locale, offrant une nouvelle perspective sur la construction de moteurs de recherche plus intelligents et plus rapides.