LLMで検索を高速化：低コストで高速なアプローチ

この記事では、大規模言語モデル（LLM）を使用して、高速で費用対効果の高い検索サービスを構築する方法を示しています。著者は、軽量なLLM（Qwen2-7B）を呼び出すFastAPIアプリケーションをデプロイし、Google Kubernetes Engine（GKE）Autopilotを活用してクラスタ管理を自動化することで、検索クエリを構造化された方法で解析します。Dockerイメージの構築とデプロイ、およびValkeyキャッシュメカニズムにより、パフォーマンスとスケーラビリティが大幅に向上します。このアプローチは、高価なクラウドAPIへの頻繁な呼び出しを回避し、コストを削減し、ローカルインフラストラクチャ上でLLMを実行する可能性を示しており、よりスマートで高速な検索エンジンの構築に新たな視点を与えます。