使用Pinecone与OpenAI实现RAG并进行文档重排序

使用Pinecone与OpenAI实现RAG并进行文档重排序

引言

在信息检索领域，RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种非常有效的方法，可以通过检索到的文档来增强生成模型的表现。然而，如何对这些检索到的文档进行有效的排序，是提高系统响应质量的关键。本文将介绍如何结合使用Pinecone、OpenAI以及Cohere来实现RAG，并对检索到的文档进行重排序（Re-Ranking）。

主要内容

环境配置

要使用本文提供的模板，您需要配置以下环境变量：

• PINECONE_API_KEY：用于访问Pinecone
• PINECONE_ENVIRONMENT：Pinecone环境
• PINECONE_INDEX：Pinecone索引
• OPENAI_API_KEY：用于访问OpenAI模型
• COHERE_API_KEY：用于访问Cohere ReRank

此外，您还需要配置LangChain应用的相关环境变量：

• LANGCHAIN_TRACING_V2=true
• LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
• LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>（如果未指定，则默认为"default"）

使用方法

1. 安装LangChain CLI：

   pip install -U langchain-cli
   

2. 创建一个新的LangChain项目，并安装相关包：

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