안녕하세요! 좋은 질문 감사합니다.

1번의 경우에는, chunk를 vector store에 저장할 때, 페이지 번호를 같이 저장하는 방향으로 가야합니다. 각각의 chunk는 Document 라는 클래스로 저장되는데, 해당 클래스의 metadata에 페이지 번호를 추가하시면 됩니다. metadata는 딕셔너리라서 업데이트가 가능합니다.

2번의 경우에는 chain에서는 저는 시도해본적이 없는데요, retriever에서 값을 가져올 때 score를 같이 가져올 수 있습니다.

https://python.langchain.com/docs/how_to/add_scores_retriever/

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 용가리용용님.

질문하신 출처를 명확하게 표시하는 방법에 대해 답변드리겠습니다. RAG를 활용한 LLM Application 개발에서는 문서의 출처를 보다 정확하게 제공하는 것이 중요한데, 이는 사용자에게 보다 신뢰할 수 있는 정보를 전달하기 위함입니다. 두 가지 방법을 설명드리겠습니다:

1. 문서 페이지 정보 추가:

   • 문서의 메타데이터를 활용하여 페이지 정보를 추가할 수 있습니다. 문서에서 페이지 번호를 포함시키려면, 문서를 분할할 때 문서 객체에 페이지 정보를 포함하여 저장해야 합니다.
     
   • LangChain 등에서 문서를 처리할 때, Document 클래스에 metadata 필드를 활용하시면 됩니다. 예를 들어, 문서를 페이지 단위로 처리하면서 메타데이터에 페이지 번호를 추가하세요.
     

   ”`python

   샘플 코드

   from langchain.docstore.document import Document

# 페이지 정보를 포함한 문서 생성
documents = [Document(text=page_content, metadata={“source”: “문서이름”, “page”: page_number}) for page_content, page_number in zip(documents_contents, page_numbers)]
“`

2. 코사인 유사도 점수 표시:
   
   • Pinecone에서 문서를 검색할 때 반환되는 유사도 점수를 활용하여 이를 결과에 포함시킬 수 있습니다.
     
   • Pinecone의 검색 결과는 일반적으로 유사도 점수와 함께 반환됩니다. 이를 통해 검색된 각 문서에 대한 유사도 점수를 사용자에게 보여줄 수 있습니다.
     
   • 검색 결과를 가져올 때, 유사도 점수를 추출하여 최종 출력을 구성하면 됩니다.
     

예제 코드나 기존 코드에서의 수정을 통해 이러한 정보를 출력하도록 하면 사용자에게 문서와 관련된 더 많은 맥락을 제공할 수 있습니다.

비슷한 질문에 대한 더 많은 정보를 원하시면 아래 링크를 참고해 보세요:

• Pinecone 관련 질문입니다.: Pinecone 설정 및 사용 방법에 대한 질문을 다루고 있어 관련 내용이 상세히 설명되어 있을 수 있습니다.
  

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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