LLM을 사용한 검색 속도 향상: 저렴하고 빠른 접근 방식

이 글에서는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 빠르고 비용 효율적인 검색 서비스를 구축하는 방법을 보여줍니다. 저자는 경량 LLM(Qwen2-7B)을 호출하는 FastAPI 애플리케이션을 배포하고 Google Kubernetes Engine(GKE) Autopilot을 활용하여 클러스터 관리를 자동화함으로써 검색 쿼리를 구조화된 방식으로 파싱합니다. Docker 이미지 빌드 및 배포와 Valkey 캐싱 메커니즘을 통해 성능과 확장성이 크게 향상됩니다. 이 접근 방식은 비용이 많이 드는 클라우드 API에 대한 빈번한 호출을 피하여 비용을 절감하고 로컬 인프라에서 LLM을 실행할 수 있는 가능성을 보여주며, 더욱 스마트하고 빠른 검색 엔진을 구축하는 데 새로운 관점을 제공합니다.