在本文中，我们将深入探讨Rerank模型在Retrieval-Augmented Generation（RAG）中的应用，以及如何使用HuggingFace的Text Embedding Inference（TEI）工具部署Rerank模型，并在LlamaIndex的RAG流程中集成Rerank功能。

1. Rerank模型介绍

Rerank是RAG中的一个关键组件，它的作用是对检索到的文档进行重新排序，确保与查询问题最相关的文档排在前面。这有助于提高LLM生成回答的准确性和质量。

RAG概述

RAG是一种结合了检索和生成的语言模型技术。当提出问题时，RAG首先检索相关信息，然后基于这些信息生成回答。

2. Rerank模型部署

1) 选择Rerank模型

目前可用的Rerank模型包括Cohere的在线模型和智源的<code>bge-reranker-base、bge-reranker-large等开源模型。本文将使用bge-reranker-large进行部署演示。

2）使用TEI部署Rerank模型

TEI是HuggingFace推出的一个工具，用于部署文本嵌入和序列分类模型。它支持Embedding模型的部署，同时也支持Rerank模型。

安装TEI

安装Rust：

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh

克隆TEI仓库并安装：

git clone https://github.com/huggingface/text-embeddings-inference.git

cd text-embeddings-inference

cargo install --path router -F candle -F metal

启动TEI服务

使用以下命令启动TEI服务，并部署Rerank模型：

text-embeddings-router --model-id BAAI/bge-reranker-large --revision refs/pr/5 --port 8080

3）验证Rerank接口

使用Curl工具调用Rerank接口进行验证：

curl -X 'POST' \

'http://localhost:8080/rerank' \

-H 'accept: application/json' \

-H 'Content-Type: application/json' \

-d '{

"query": "What is Deep Learning?",

"texts": [

"Deep Learning is ...",

"hello"

]

}'

3. 在LlamaIndex中使用Rerank功能

1）LlamaIndex RAG流程

LlamaIndex使用RAG流程检索文档并生成回答。我们可以通过自定义NodePostProcessor组件来集成Rerank功能。

2）自定义NodePostProcessor

创建一个CustomRerank类，继承自BaseNodePostprocessor，并实现_postprocess_nodes方法，调用Rerank接口进行文档重新排序。

3）集成CustomRerank

在LlamaIndex的as_query_engine方法中，通过node_postprocessors参数传递CustomRerank实例。

4）结果验证

运行LlamaIndex查询，观察是否只返回最相关的文档。

本文介绍了Rerank模型在RAG中的重要性和部署方法，以及如何在LlamaIndex中集成Rerank功能。通过使用TEI工具部署Rerank模型，我们可以显著提高RAG的效果，生成更准确、更高质量的回答。

最后

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