利用Intel Xeon实现快速高效的RAG：实践指南

用户838128610330
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# 利用Intel Xeon实现快速高效的RAG：实践指南

## 引言
在现代AI应用中，检索增强生成（RAG）是一种结合信息检索和生成模型的强大技术。本文将介绍如何在Intel® Xeon®可扩展处理器上使用Chroma和Text Generation Inference进行RAG，实现更高的性能和安全性。

## 主要内容

### 环境设置

要在Intel® Xeon®可扩展处理器上使用🤗的text-generation-inference，请按照以下步骤进行设置：

1. **启动本地服务器实例：**

   首先在Intel Xeon服务器上启动Docker实例：

   ```bash
   model=Intel/neural-chat-7b-v3-3
   volume=$PWD/data # 共享卷以避免每次运行时重新下载权重

   docker run --shm-size 1g -p 8080:80 -v $volume:/data ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:1.4 --model-id $model

对于需要权限的模型（如LLAMA-2），需提供Hugging Face Hub的访问令牌：

export HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN=<token> # 使用API代理服务提高访问稳定性
docker run ... -e HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=$HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN

  1. 测试API端点：

    发送请求以确保端点正常运行：

    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'

数据库填充

如果需要将数据填充到Chroma数据库，可以运行以下命令：

poetry install
poetry run python ingest.py

该脚本将处理和存储Nikenke-10k-2023.pdf的Edgar 10k文件数据到Chroma数据库中。

使用方法

  1. 安装LangChain CLI：

    pip install -U langchain-cli

  2. 创建或添加项目：

    创建新项目：

    langchain app new my-app --package intel-rag-xeon

    或添加到现有项目：

    langchain app add intel-rag-xeon

  3. 配置服务器：

    在server.py文件中添加代码：

    from intel_rag_xeon import chain as xeon_rag_chain

add_routes(app, xeon_rag_chain, path="/intel-rag-xeon")

  4. 配置LangSmith（可选）：

    export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>

  5. 启动LangServe实例：

    如果在当前目录下，可以直接启动：

    langchain serve

    服务器将在http://localhost:8000本地运行。

常见问题和解决方案

  • 网络限制问题： 在某些地区，由于网络限制导致API访问不稳定。可以参考API代理服务以提高访问稳定性。

  • 权重下载缓慢： 确保Docker配置正确，并使用共享卷避免重复下载。

总结和进一步学习资源

在本文中，我们探讨了如何在Intel® Xeon®处理器上实现RAG。通过结合高性能计算和优化的AI技术，您可以实现高效的生成任务。建议继续学习以下资源：

参考资料

  1. Intel Xeon Scalable Processors
  2. Hugging Face Docker Images

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