主要观点：

• 需利用大语言模型（LLM）进行搜索作弊，可在数天内完成以往需数月的工作，如将查询拆分成意图维度等，且可在本地基础设施中运行简单 LLM 以提高速度和降低成本。
• 展示如何部署包含 FastAPI 应用和调用 LLM 的服务，包括代码示例，还介绍了创建用于部署的 Docker 镜像、设置 GKE 自动领航模式、设置持久卷用于模型存储等步骤。
• 部署完成后可直接与模型聊天，添加缓存（valkey）以提高效率，将应用重构为查询理解服务，可根据搜索查询提供结构化响应，并最终使用缓存。
• 后续可进行负载测试、提示调优等工作以进一步优化。

关键信息：

• 提供了代码示例，如 FastAPI 应用调用 LLM 的代码、创建 Docker 镜像的脚本、GKE 部署的 YAML 文件等。
• 强调需确保计算配额中有 GPU，否则 pod 可能无法正确分配节点。
• 介绍了缓存的重要性及如何实现缓存。
• 提出后续可进行的工作，如负载测试和提示调优等。

重要细节：

• 代码中定义了不同的函数和类，如LargeLanguageModel类用于与 LLM 交互，chat函数处理聊天请求等。
• Dockerfile 参考了优化 PyTorch 镜像的文章。
• GKE 部署的 YAML 文件中包含了部署、资源设置、节点选择器等配置。
• 持久卷用于存储模型数据，挂载到 huggingface 的缓存。
• 缓存基于提示和查询生成的键进行存储和检索。
• 重构后的服务可根据搜索查询提供结构化响应，并可使用缓存提高效率。