引言
在当今的AI领域中，Retrieval-Augmented Generation (RAG) 被越来越多地应用于自然语言处理任务。通过结合信息检索与生成能力，RAG模型可以在接收输入时更为精准地生成丰富的内容。在这篇文章中，我们将探讨如何在Intel® Xeon® 可扩展处理器上实现RAG，借助Chroma和文本生成推理，充分发挥这些处理器的强大AI性能。
主要内容
Intel Xeon和RAG
Intel® Xeon® 可扩展处理器以其高核心性能和内置AI加速器支持而著称。这些特性使得处理器能够高效处理复杂的AI工作负载，是RAG应用的理想选择。结合Chroma和文本生成推理，我们可以快速搭建一个强大而灵活的RAG系统。
环境设置
要在Intel® Xeon® 可扩展处理器上使用文本生成推理，请执行以下步骤：
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启动本地服务器实例：
model=Intel/neural-chat-7b-v3-3 volume=$PWD/data # 共享一个数据卷以避免每次运行都下载模型权重 docker run --shm-size 1g -p 8080:80 -v $volume:/data ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:1.4 --model-id $model -
对于受限模型，例如LLAMA-2，请添加授权令牌：
export HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN=<token> # 获取你的Access Token并导出 -
发送请求以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'
数据填充
你可以使用如下命令将数据填充到数据库中：
poetry install
poetry run python ingest.py
该脚本处理并存储来自Edgar 10k文件的数据到Chroma数据库中。
使用方法
首先需要安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
然后可以创建一个新的LangChain项目或将其添加到现有项目中。
代码示例
以下是如何在您的服务器上配置并运行RAG的示例代码：
from intel_rag_xeon import chain as xeon_rag_chain
add_routes(app, xeon_rag_chain, path="/intel-rag-xeon")
常见问题和解决方案
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API访问限制：在某些地区，访问某些API可能会受到限制。在这种情况下，开发者可以考虑使用API代理服务，或设置合适的网络代理配置来保证访问稳定性。
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内存使用问题：如果遇到内存不足的问题，可以尝试调整Docker容器的共享内存大小，或优化模型加载策略。
总结和进一步学习资源
RAG结合Intel® Xeon® 可扩展处理器的硬件优势，为开发者提供了强大的AI能力。通过合理的配置和优化，您可以将复杂的自然语言处理任务高效地集成到您的应用中。进一步的学习资源包括：
参考资料
- Intel Xeon Scalable Processors Specifications
- Hugging Face Model Hub
- LangChain Documentation
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