Intel Gaudi 2 기반 RAG 구축 가이드
Building Cost-Efficient Enterprise RAG applications with Intel Gaudi 2 and Intel Xeon
·2024.05.09 09:00
Intel Gaudi 2와 Xeon CPU를 활용하여 비용 효율적인 엔터프라이즈 RAG 애플리케이션을 구축하는 방법과 아키텍처를 소개한다.
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 외부 데이터 저장소의 최신 지식을 LLM에 결합하여 성능, 정확도, 보안을 강화하는 기술이다.
본 가이드는 OPEA(Open Platform for Enterprise AI) 프로젝트를 기반으로, Intel Gaudi 2 가속기와 Intel Xeon CPU를 사용하여 엔터프라이즈 환경에 최적화된 RAG 애플리케이션을 구축하는 방법을 제시한다.
주요 구성 요소 및 역할:
- Embedding Model: Intel Granite Rapids CPU에서 실행된다. AMX-FP16 명령어를 지원하여 혼합 AI 워크로드에서 2~3배의 성능 향상을 제공한다.
- LLM: Intel Gaudi 2 가속기에서 실행된다. Optimum Habana 라이브러리를 통해 Hugging Face 모델을 효율적으로 로드하고 추론할 수 있다.
- Vector Database: Redis를 기본 벡터 데이터베이스로 사용한다.
- Framework: LangChain의
rag-redis템플릿을 사용하여 프롬프트, 벡터 DB, 임베딩 모델을 연결한다.
사용자는 제공된 Dockerfile을 통해 개발 환경을 신속하게 구축할 수 있으며, Nike의 재무 문서를 활용한 실전 사례를 통해 전체 파이프라인을 구현할 수 있다.
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