# 引言
在现代人工智能应用中，检索增强生成（RAG）技术正变得越来越重要。本文将探讨如何在Intel® Xeon® 可扩展处理器上使用Chroma和文本生成推理（Text Generation Inference）来实现RAG。这些处理器因其卓越的每核性能和AI加速能力成为理想选择。
# 主要内容
## 环境搭建
在Intel® Xeon® 可扩展处理器上使用🤗 text-generation-inference需要以下步骤：
1. **启动本地服务器实例**：
首先，在Intel Xeon服务器上启动一个本地实例：
```bash
model=Intel/neural-chat-7b-v3-3
volume=$PWD/data # 共享一个数据卷以避免重复下载权重
docker run --shm-size 1g -p 8080:80 -v $volume:/data ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:1.4 --model-id $model
# 使用API代理服务提高访问稳定性
对于门控（gated）模型比如LLAMA-2，需提供Hugging Face Hub的访问令牌。
export HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN=<token>
-
检查端点是否正常工作：
使用以下命令发送请求：
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：
首次运行时，可使用以下命令将示例数据填充到数据库中：
poetry install poetry run python ingest.py此脚本将处理并存储来自Edgar 10k文件的数据到Chroma数据库中。
使用示例
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项目初始化：
安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli新建项目并安装包：
langchain app new my-app --package intel-rag-xeon -
将RAG功能添加到现有项目：
from intel_rag_xeon import chain as xeon_rag_chain add_routes(app, xeon_rag_chain, path="/intel-rag-xeon") -
配置LangSmith（可选）：
使用LangSmith进行追踪、监控和调试：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
代码示例
下面是一个完整的代码示例，展示如何在Intel Xeon服务器上启动并测试RAG功能：
from flask import Flask
from intel_rag_xeon import chain as xeon_rag_chain
app = Flask(__name__)
# 添加RAG功能路由
add_routes(app, xeon_rag_chain, path="/intel-rag-xeon")
if __name__ == "__main__":
app.run(host='0.0.0.0', port=8000)
常见问题和解决方案
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网络访问问题：
由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性。
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模型下载失败：
确保Docker容器共享了正确的数据卷，并且访问令牌是有效的。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何在Intel Xeon处理器上实现RAG，并展示了详细的配置和代码示例。更多信息请参考以下资源：
参考资料
- Intel® Xeon® Scalable Processors官方文档
- Hugging Face Hub文档
- LangChain官方指南
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