F1 · Edge AI & Agents
DGX Spark RAG Pipeline
導讀
想用私有資料做問答，又不想把文件交給雲端服務，就得在本地跑完整條 RAG 流程。本文在 NVIDIA DGX Spark 上用 e5-base-v2、FAISS、Llama 3.1 8B 與 llama.cpp REST server，完成從文件清理、分段、embedding、索引、檢索到生成的端到端 pipeline，文件處理與檢索在 Grace CPU 上執行，生成交給 Blackwell GPU。
驗證範圍
- 定位為單一 DGX Spark 上的 local RAG reference workflow，使用指定 corpus、embedding model、FAISS index 與 Llama 3.1 8B，驗證 retrieval-to-generation path。
- 硬軟體依賴包括 Grace Blackwell GB10、可用的 llama.cpp REST server、e5-base-v2、FAISS、模型與文件資產，以及一致的 chunking、indexing 和 retrieval parameters。
- 範圍聚焦於端到端功能整合；未涵蓋 retrieval quality evaluation、資料權限、prompt injection 防護、增量更新、observability、HA、長時間服務可靠性或 production RAG operations。
原文出處: https://learn.arm.com/learning-paths/laptops-and-desktops/dgx_spark_rag/
本頁為導讀與驗證範圍標註，非官方內容轉載。
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