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 | shgit clone https://github.com/huggingface/text-embeddings-inference.gitcd text-embeddings-inferencecargo 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 80803）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
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。
学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。
这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频，免费分享！
一、大模型全套的学习路线
L1级别：AI大模型时代的华丽登场
L2级别：AI大模型API应用开发工程
L3级别：大模型应用架构进阶实践
L4级别：大模型微调与私有化部署
达到L4级别也就意味着你具备了在大多数技术岗位上胜任的能力，想要达到顶尖水平，可能还需要更多的专业技能和实战经验。
二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。
三、大模型经典PDF书籍
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。
四、AI大模型商业化落地方案
作为普通人在大模型时代，需要不断提升自己的技术和认知水平，同时还需要具备责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。
有需要全套的AI大模型学习资源的小伙伴，可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码，免费领取【保证100%免费】
