用LLM构建超速搜索引擎：低成本、高效率的搜索方案

本文介绍了如何利用大型语言模型（LLM）构建一个快速、经济高效的搜索服务。作者通过部署一个FastAPI应用，调用轻量级LLM（Qwen2-7B），并利用Google Kubernetes Engine (GKE) Autopilot进行自动化的集群管理，实现了对搜索查询的结构化解析。通过Docker镜像构建和部署，以及Valkey缓存机制的应用，有效提升了服务的性能和可扩展性。该方案避免了频繁调用昂贵的云端API，降低了成本，并展示了在本地基础设施上运行LLM的潜力，为构建更智能、更快速的搜索引擎提供了新的思路。