# 引言
近年来，随着大规模预训练模型的普及，如何高效处理和生成文本成为了一个热门话题。在本文中，我们将探讨如何在Intel® Xeon® Scalable处理器上使用Chroma和Text Generation Inference来实现RAG（Retrieval-Augmented Generation）。通过充分利用Intel Xeon的内置加速器，我们能以更高的每核心性能和出色的AI性能来运行复杂工作负载。
# 主要内容
## 环境设置
使用Intel® Xeon® Scalable处理器进行文本生成推理，请按照以下步骤操作：
### 部署本地服务器实例
首先，我们需要在Intel Xeon服务器上启动一个本地实例：
```bash
model=Intel/neural-chat-7b-v3-3
volume=$PWD/data # 共享一个卷与Docker容器，以避免每次运行时下载权重
docker run --shm-size 1g -p 8080:80 -v $volume:/data ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:1.4 --model-id $model
对于像LLAMA-2这样的受限模型，你需要在docker运行命令中传递有效的Hugging Face Hub读取令牌：
-e HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=<token>
检查端点是否正常工作
使用以下命令发送请求：
curl http://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API代理服务提高访问稳定性
使用Chroma进行数据填充
如果希望使用一些示例数据来填充数据库，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 filings的数据到Chroma数据库中。
使用LangChain进行RAG
首先确保安装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
在现有项目中添加：
langchain app add intel-rag-xeon
配置LangSmith（可选）
LangSmith能帮助我们监控和调试LangChain应用程序：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
在该目录中启动LangServe实例：
langchain serve
应用将本地运行在http://localhost:8000。
代码示例
这是一段集成RAG功能的代码，实现检索增强生成：
from intel_rag_xeon import chain as xeon_rag_chain
from langserve.client import RemoteRunnable
# 添加路由
add_routes(app, xeon_rag_chain, path="/intel-rag-xeon")
# 远程调用
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/intel-rag-xeon")
常见问题和解决方案
- 访问受限模型的问题：确保在docker命令中传递了正确的Hugging Face Hub令牌。
- 网络问题：在某些地区，网络可能限制访问API，考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
通过本文，您了解了如何在Intel Xeon上结合Chroma和Text Generation Inference实现RAG。为了深入学习这项技术，您可以参考以下资料：
参考资料
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