目前，我已经成功构建了一个基于langchain框架的网页界面，用于与单个PDF文档进行对话，使用OpenAI作为语言模型，Pinecone作为向量存储。然而，当我尝试将新的PDF文档（5个新文档）添加到向量存储中时，我发现这些新文档的信息与第一个文档不同。

我考虑过将所有PDF文档的嵌入结果都引入到Pinecone中。但我担心在请求特定PDF文档的信息时，信息可能会混杂在一起。

因此，我在考虑另一种方法，即在同一网页界面中添加一些选择器，让用户可以选择他们想要获取答案的PDF文档。这样，信息就可以定向到特定的PDF文档。但这样一来，用户与网页界面的交互可能就不会那么自动化了。

这就是为什么我想找到一种方法，将所有PDF文档发送到Pinecone，并且可能在向量存储中为每个文档添加一个索引或增加更多的集合。如果有人做过类似的事情，并能给我一些建议继续我的任务，我将不胜感激。

回答：

如果你的目标是确保在查询与特定PDF文档相关的信息时（例如，你在评论中提到的”D”），响应只包含来自该特定文档的信息，而不受其他文档（A, B, C, E）的内容干扰，你应该分别存储和查询每个文档的嵌入。

将所有文档合并成一个会失去单个文档的详细性。这意味着你将无法在文档级别上检索或分析信息。任何查询或分析都将基于整个合并的内容。这意味着合并向量的维度可能会非常高。高维数据在计算资源和存储方面可能难以处理。

更新合并文档也是一项困难的任务。例如，如果文档A被更新，那么你需要重新合并所有文档，然后重新存储。这将是一项非常昂贵的操作。

合并所有文档的好处是你可以运行复杂的查询。