引言
近年来，随机访问生成（RAG）技术在人工智能领域引起了广泛关注。本文将介绍如何在Intel® Xeon®可扩展处理器上使用Chroma和文本生成推理进行RAG，实现高效的AI性能。Intel® Xeon®处理器以其核心性能和安全技术脱颖而出，是满足高需求工作负载的理想选择。
主要内容
环境设置
为了在Intel® Xeon®处理器上使用文本生成推理，我们首先需要启动本地服务器实例：
# 设置模型和数据卷
model=Intel/neural-chat-7b-v3-3
volume=$PWD/data # 共享卷以避免每次运行下载权重
# 启动Docker容器
docker run --shm-size 1g -p 8080:80 -v $volume:/data ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:1.4 --model-id $model
对于需要访问权限的模型，如LLAMA-2，需要在命令中使用有效的Hugging Face Hub令牌：
# 添加Hugging Face令牌
-e HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=<token>
获取访问令牌可访问Hugging Face Token。
测试API端点
检查服务器是否正常工作：
# 发送测试请求
curl localhost:8080/generate -X POST -d '{"inputs":"Which NFL team won the Super Bowl in the 2010 season?","parameters":{"max_new_tokens":128, "do_sample": true}}' -H 'Content-Type: application/json'
数据填充
如需填充数据库，可以运行以下命令：
# 安装依赖和运行脚本
poetry install
poetry run python ingest.py
该脚本会处理并存储Edgar 10k申报数据到Chroma数据库。
使用方法
确保安装了LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
新建LangChain项目并安装相关包：
langchain app new my-app --package intel-rag-xeon
或在已有项目中添加：
langchain app add intel-rag-xeon
在server.py中添加代码：
from intel_rag_xeon import chain as xeon_rag_chain
add_routes(app, xeon_rag_chain, path="/intel-rag-xeon")
可选的LangSmith配置
注册LangSmith以帮助追踪、监控和调试应用：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动LangServe实例：
langchain serve
在本地启动FastAPI应用，访问地址为http://localhost:8000。
代码示例
以下是一个实现RAG的完整示例：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 初始化远程可运行对象
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/intel-rag-xeon")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
result = runnable.run(inputs={"question": "What are the benefits of Intel Xeon processors?"})
print(result)
常见问题和解决方案
- 网络限制问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问的稳定性。
- 性能优化：确保Docker分配足够的共享内存（如
--shm-size 1g）以避免性能瓶颈。
总结和进一步学习资源
本文介绍了在Intel Xeon处理器上实现RAG的方法，利用其AI性能优势。通过结合Chroma和文本生成推理，可以实现高效的数据处理和生成。
进一步学习资源：
参考资料
- Intel® Xeon® Scalable Processors官方文档
- Hugging Face官方页面
- LangChain使用指南
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