使用本地运行的Nvidia NIM和Milvus构建RAG应用程序
💡
原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
📝
内容提要
本教程介绍了在本地部署Nvidia NIM API和Zilliz向量数据库的步骤。首先，在具有两个Nvidia GeForce RTX 4090 GPU的环境中部署LLM、嵌入模型和向量数据库。然后，通过设置环境变量和运行容器来部署LLM和嵌入模型。最后，部署Milvus向量数据库。完成后，可以通过API端点访问LLM、嵌入模型和向量数据库。
🎯
关键要点
- 本教程介绍了在本地部署Nvidia NIM API和Zilliz向量数据库的步骤。
- 在具有两个Nvidia GeForce RTX 4090 GPU的环境中部署LLM、嵌入模型和向量数据库。
- Nvidia NIM可以作为API或容器在本地环境中部署。
- Milvus是一个开源向量数据库，可以利用GPU加速。
- 首先设置环境变量，然后运行容器来部署Llama3 8B参数LLM。
- 使用第一个GPU来运行LLM，第二个GPU用于嵌入模型。
- 部署文本嵌入模型nvidia/nv-embedqa-e5-v5。
- Milvus向量数据库的部署需要下载Docker Compose文件。
- 通过docker compose up -d命令启动Milvus。
- 更新Jupyter Notebook中的API端点以反映新的部署地址。
➡️
