在Intel Xeon处理器上实现RAG的最佳实践

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# 在Intel Xeon处理器上实现RAG的最佳实践

## 引言

在当今的数据密集型环境中，Retrieval-Augmented Generation (RAG)技术为许多企业提供了一种高效的AI解决方案。本文将详细介绍如何在Intel® Xeon® Scalable处理器上使用Chroma和Text Generation Inference实现RAG。

## 主要内容

### 环境设置

要在Intel® Xeon® Scalable处理器上使用🤗的text-generation-inference，请按照以下步骤操作：

#### 启动本地服务器实例

在Intel Xeon服务器上运行以下命令：

```bash
model=Intel/neural-chat-7b-v3-3
volume=$PWD/data # 共享一个卷，以避免每次运行下载权重

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

对于需要认证的模型，如LLAMA-2，需要在docker命令中添加读取token：

-e HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=<token>

获取访问token并设置环境变量：

export HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN=<token>

检查端点

发送请求以确认端点是否正常工作：

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'

填充数据

要向数据库中填充示例数据，请运行以下命令：

poetry install
poetry run python ingest.py

这个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

首先需要安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建一个新的LangChain项目：

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

或者在现有项目中添加：

langchain app add intel-rag-xeon

在server.py中添加以下代码：

from intel_rag_xeon import chain as xeon_rag_chain

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

可选：配置LangSmith

LangSmith有助于跟踪和调试LangChain应用程序。可以选择开启：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 如果未指定，默认为"default"

在当前目录中启动LangServe实例：

langchain serve

应用程序将通过FastAPI在本地运行：http://localhost:8000

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示如何与FastAPI交互：

from fastapi import FastAPI
from langserve.client import RemoteRunnable

app = FastAPI()

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/intel-rag-xeon")

@app.get("/query")
async def query():
    return await runnable.run(inputs="Tell me something interesting about AI.")

常见问题和解决方案

总结和进一步学习资源

Intel Xeon处理器为RAG提供了强大的硬件支持。通过适当的配置，您可以充分利用其性能。建议阅读Intel Xeon的官方文档以获取更多信息。

参考资料

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