Turbine a Busca com LLMs: Uma Abordagem Barata e Rápida

Este artigo demonstra como construir um serviço de busca rápido e econômico usando Modelos de Linguagem Grandes (LLMs). O autor implementa um aplicativo FastAPI que chama um LLM leve (Qwen2-7B), aproveitando o Google Kubernetes Engine (GKE) Autopilot para gerenciamento automatizado de clusters, para alcançar a análise estruturada de consultas de busca. A construção e implantação de imagens Docker, combinadas com um mecanismo de cache Valkey, melhoram significativamente o desempenho e a escalabilidade. Essa abordagem evita chamadas frequentes a APIs em nuvem caras, reduzindo custos e mostrando o potencial de executar LLMs em infraestrutura local, oferecendo uma nova perspectiva na construção de mecanismos de busca mais inteligentes e rápidos.