使用IPEX-LLM优化在Intel CPU上的本地BGE嵌入
在AI应用中,嵌入技术是对文档进行向量化处理以支持诸如检索增强生成(RAG)、文档问答等任务的重要工具。本文将介绍如何在Intel CPU上使用IPEX-LLM与LangChain进行嵌入任务,IPEX-LLM是一个强大的PyTorch库,专为在Intel的CPU和GPU上运行大语言模型(LLM)而优化,具有极低的延迟。
技术背景介绍
IPEX-LLM通过Intel的优化技术,使得在Intel硬件上的模型推理性能得到显著提升。这对于在本地机器上运行需要高性能计算的AI任务非常有帮助。结合LangChain社区提供的IpexLLMBgeEmbeddings,可以轻松实现高效的嵌入生成。
核心原理解析
IPEX-LLM通过在Intel CPU上的优化,使得嵌入生成和模型推理可以以更低的延迟进行。它利用Intel架构的特点进行深度优化,从而为AI开发者提供性能上的优势。
代码实现演示
下面的代码示例展示了如何使用LangChain与IPEX-LLM来生成文本嵌入。
# 安装必要的库
%pip install -qU langchain langchain-community
%pip install sentence-transformers
%

最低0.47元/天 解锁文章
1106

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



