DashScopeRerank提供阿里巴巴通义实验室开发的GTE-Rerank文本排序系列模型,开发者可以通过LlamaIndex框架进行集成高质量文本检索、排序。
开始
前提条件
已开通百炼服务:开通阿里云百炼大模型服务产品。
创建API_KEY: 获取API-KEY。
安装DashScopeRerank的安装包 (python>=3.8,<=3.12)
pip install llama-index-core
pip install llama-index-postprocessor-dashscope-rerank-custom
示例代码
设置API-KEY
export DASHSCOPE_API_KEY=YOUR_DASHSCOPE_API_KEY
from llama_index.core.data_structs import Node
from llama_index.core.schema import NodeWithScore
from llama_index.postprocessor.dashscope_rerank import DashScopeRerank
nodes = [
NodeWithScore(node=Node(text="text1"), score=0.7),
NodeWithScore(node=Node(text="text2"), score=0.8),
]
dashscope_rerank = DashScopeRerank(top_n=5)
results = dashscope_rerank.postprocess_nodes(nodes, query_str="<user query>")
for res in results:
print("Text: ", res.node.get_content(), "Score: ", res.score)
示例代码输出
Text: text1 Score: 0.25589250620997755
Text: text2 Score: 0.18071043165292258
参数说明
输入参数
DashScopeRerank参数说明如下
参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
model | string | gte-rerank | 支持的模型列表:
|
top_n | int | 3 | 排序返回的top文档数量, 如果没有指定则返回全部候选doc,如果指定的top_n值大于输入的候选doc数量,返回全部doc |
return_documents | bool | False | 返回的排序结果列表里面是否返回每一条document原文,默认值False |
api_key | str | None | DashScope api key,可以通过环境变量等方法设置 |
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