VertexAIRank#

class langchain_google_community.vertex_rank.VertexAIRank[source]#

基础类:BaseDocumentCompressor

使用可配置参数初始化Vertex AI Ranker。

继承自BaseDocumentCompressor,分别用于文档处理和验证功能。

project_id#

Google Cloud 项目 ID

Type:

字符串

location_id#

排名服务的位置ID。

Type:

字符串

ranking_config#

必填。排名服务配置的名称,例如 default_config。 如果未指定,则默认设置为 default_config。

Type:

字符串

model#

要使用的模型的标识符。它是以下之一:

  • semantic-ranker-512@latest: 语义排序模型,最大输入标记大小为512。

如果未指定,默认设置为semantic-ranker-512@latest

Type:

字符串

top_n#

返回的结果数量。如果未设置或不大于零,则返回所有结果。

Type:

整数

ignore_record_details_in_response#

如果为真,响应将仅包含记录ID和分数。默认情况下,它为假,响应将包含记录详细信息。

Type:

布尔

id_field#

指定一个唯一的文档元数据字段

Type:

可选[str]

to use as an id.
title_field#

指定文档元数据字段

Type:

可选[str]

to use as title.
credentials#

Google Cloud 凭证对象。

Type:

可选的[凭据]

credentials_path#

Google Cloud 服务的路径

Type:

可选[str]

account credentials file.

VertexAIRanker 的构造函数,允许指定排名配置并初始化 Google Cloud 服务。

接受的参数与上面列出的属性相同。

param client: Any = None#
param credentials: Credentials | None = None#
param credentials_path: str | None = None#
param id_field: str | None = None#
param ignore_record_details_in_response: bool = False#
param location_id: str = 'global'#
param model: str = 'semantic-ranker-512@latest'#
param project_id: str = None#
param ranking_config: str = 'default_config'#
param title_field: str | None = None#
param top_n: int = 10#
async acompress_documents(documents: Sequence[Document], query: str, callbacks: list[BaseCallbackHandler] | BaseCallbackManager | None = None) Sequence[Document]#

根据查询上下文异步压缩检索到的文档。

Parameters:
Returns:

压缩的文档。

Return type:

序列[文档]

compress_documents(documents: Sequence[Document], query: str, callbacks: list[BaseCallbackHandler] | BaseCallbackManager | None = None) Sequence[Document][source]#

使用Vertex AI的重新排序API压缩文档。

Parameters:
  • documents (Sequence[Document]) – 要压缩的Document实例列表。

  • query (str) – 用于压缩文档的查询字符串。

  • callbacks (list[BaseCallbackHandler] | BaseCallbackManager | None) – 在压缩期间执行的回调(此处未使用)。

Returns:

一个压缩后的Document实例列表。

Return type:

序列[文档]