在Intel CPU上使用IPEX-LLM进行本地BGE嵌入

在现代人工智能应用中，嵌入技术（Embeddings）已经成为文本处理中必不可少的工具。对于那些希望在本地PC上利用Intel CPU或GPU加速嵌入生成的开发者来说，IPEX-LLM提供了一个极具吸引力的解决方案。本文将详细介绍如何通过LangChain结合IPEX-LLM在Intel CPU上进行嵌入任务，这是在进行检索增强生成（RAG）、文档问答等应用中非常有用的技术。

技术背景介绍

IPEX-LLM是一种用于在Intel的CPU和GPU（如集成显卡iGPU、离散显卡Arc、Flex和Max等）上运行大型语言模型（LLM）的PyTorch库，具有非常低的延迟，这使得它特别适合在本地设备上进行高效的AI推理。

核心原理解析

在嵌入生成任务中，常常会使用大型语言模型（LLM）来提取文本的特征向量，这些向量可用于许多自然语言处理任务，如信息检索、文本匹配等。IPEX-LLM通过优化模型参数和运行时资源，能够在Intel的硬件架构上显著提升LLM的推理速度和效率。

代码实现演示

以下是使用LangChain结合IPEX-LLM在Intel CPU上进行文本嵌入的示例代码：

# 安装所需的包
%pip install -qU langchain langchain-community
%pip install --pre -</