多模態模組化RAG於無人機技術應用

多模態資料的整合能讓無人機系統更準確地理解複雜場景，例如結合無人機拍攝的影像、飛行紀錄和環境音訊，提升目標識別和環境監控的精準度。本文提出的多模態模組化RAG系統，透過LlamaIndex建立索引和檢索，Deep Lake處理多模態資料，並結合OpenAI的大語言模型進行生成式查詢，實作更進階的無人機資訊處理。系統分為文書處理、圖片處理和多模態融合模組，分別處理不同型別的資料，最後整合輸出結果。技術實作包含資料準備、處理、索引建立、查詢處理和結果評估等步驟，並以Python程式碼範例說明如何運用LlamaIndex和Deep Lake進行多模態資料處理和查詢。系統將提供多模態輸出，例如文字描述搭配相關圖片或地圖，並透過文字回應相關性和圖片識別準確性等指標評估系統效能，未來將持續最佳化系統，例如整合音訊和影片資料處理能力。

多模態模組化RAG於無人機技術的應用

隨著生成式人工智慧（Generative AI）技術的發展，多模態模組化檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系統逐漸成為研究的焦點。本章將探討多模態模組化RAG系統的架構及其在無人機技術中的應用。

多模態模組化RAG的定義

多模態資料結合了不同的資訊形式，如文字、圖片、音訊和影片，以豐富資料分析和解讀。同時，當系統利用不同的模組來處理不同型別的資料和任務時，該系統即被視為模組化RAG系統。每個模組都有其專門的功能，例如，一個模組專注於處理文字資料，而另一個模組則專注於處理圖片資料。

多模態資料的重要性

多模態資料的應用使得系統能夠更全面地理解和分析複雜的場景。例如，在無人機技術中，多模態資料可以包括無人機拍攝的圖片、飛行紀錄的文字資料，以及可能的音訊資料。這些資料的結合使得無人機系統能夠更準確地執行任務，如目標識別、環境監測等。

多模態模組化RAG系統的架構

本章將構建一個多模態模組化RAG系統，該系統將利用不同的模組來處理文字和圖片資料。系統將使用LlamaIndex進行索引和檢索，利用Deep Lake處理多模態資料，並結合OpenAI的LLM（大語言模型）進行生成式查詢。

系統模組

1. 文書處理模組：利用LLM處理文字資料，執行文字相關的查詢和生成任務。

2. 圖片處理模組：利用電腦視覺技術處理圖片資料，執行目標識別和標籤化任務。

3. 多模態融合模組：結合文字和圖片資料的處理結果，生成綜合的查詢回應。

技術實作

使用的技術和工具

• LlamaIndex：用於建立索引和執行檢索任務。

• Deep Lake：用於處理多模態資料，支援大規模資料集的管理和查詢。

• OpenAI LLM：用於執行生成式查詢任務，提供高品質的文字生成能力。

實作步驟

1. 資料準備：準備包含無人機相關文字資訊和圖片的資料集。

2. 資料處理：利用Deep Lake處理多模態資料，將文字和圖片資料進行適當的處理和轉換。

3. 索引建立：使用LlamaIndex建立文字和圖片資料的索引，支援高效的檢索。

4. 查詢處理：結合LlamaIndex和OpenAI LLM執行查詢任務，生成相關的回應。

5. 結果評估：評估系統的效能，包括文字回應的準確性和圖片識別的正確率。

多模態輸出與效能評估

系統將提供包含文字和圖片的多模態輸出，以滿足複雜查詢需求。同時，將建立效能評估指標，包括文字回應的相關性和圖片識別的準確性，以持續最佳化系統效能。

多模態輸出

系統將根據查詢需求，生成包含文字描述和相關圖片的多模態輸出。例如，當查詢無人機在某個地區的飛行狀況時，系統可以提供文字描述和相關的圖片或地圖。

效能評估指標

1. 文字回應相關性：評估系統生成的文字回應與查詢需求的相關性。

2. 圖片識別準確性：評估系統對圖片中目標的識別準確性。

未來的工作可以進一步擴充套件多模態模組化RAG系統的功能，例如加入音訊和影片資料的處理能力，或是最佳化系統的效能和準確性，以滿足更廣泛的應用需求。

# 以下是一個簡單的程式碼範例，展示如何利用LlamaIndex和Deep Lake進行多模態資料的處理和查詢
from llama_index import LlamaIndex
from deeplake import DeepLake

# 初始化LlamaIndex和Deep Lake
llama_index = LlamaIndex()
deep_lake = DeepLake()

# 載入資料集
text_data = deep_lake.load_text_data("drone_text_data")
image_data = deep_lake.load_image_data("drone_image_data")

# 建立索引
llama_index.create_index(text_data, image_data)

# 執行查詢
query = "無人機在農業監測中的應用"
results = llama_index.query(query)

# 輸出結果
for result in results:
    print(result.text)
    print(result.image)

內容解密：

上述程式碼範例展示瞭如何利用LlamaIndex和Deep Lake進行多模態資料的處理和查詢。首先，我們初始化了LlamaIndex和Deep Lake的例項。接著，載入了包含無人機相關文字和圖片的資料集。然後，利用LlamaIndex建立了這些資料的索引。最後，執行了一個查詢範例，並輸出相關的文字和圖片結果。

此範例程式碼僅供示範，實際應用中需要根據具體的資料格式和系統需求進行調整和最佳化。

多模態模組化RAG系統在無人機技術的應用

系統概述

本章將構建一個教育性、模組化的RAG問答系統，專注於無人機技術。該系統將結合文字資料和多模態資料（圖片），實作更豐富的資訊檢索和生成能力。

系統架構與流程

系統架構

系統根據生成式RAG生態系統，包含以下主要元件：

1. 資料載入：載入先前建立的無人機技術LLM資料集
2. 查詢引擎初始化：使用LlamaIndex向量儲存索引建立查詢引擎
3. 多模態資料處理：載入並處理VisDrone多模態資料集
4. 結果生成與整合：結合文字和影像結果，生成最終輸出

流程詳解

1. 資料準備階段

   • 載入第3章建立的無人機技術LLM資料集
   • 初始化LlamaIndex向量儲存索引查詢引擎
   • 載入VisDrone多模態資料集

2. 查詢處理階段

   • 定義使用者輸入，用於文字和多模態查詢
   • 使用LlamaIndex查詢引擎檢索相關資訊
   • 同時進行資料檢索和內容生成

3. 結果處理階段

   • 處理文字查詢結果（llm_response）
   • 處理多模態查詢結果，檢索相關影像
   • 合併文字和影像結果，生成最終輸出

4. 效能評估階段

   • 建立LLM效能指標
   • 建立多模態效能指標
   • 統合多模態模組化RAG效能指標

系統實作

環境準備

# 匯入必要函式庫
import os
from llama_index import VectorStoreIndex
from deeplake import Dataset

# 設定OpenAI API金鑰
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_api_key_here"

資料載入與處理

# 載入LLM資料集
llm_dataset = Dataset("path/to/llm_dataset")

# 載入VisDrone多模態資料集
visdrone_dataset = Dataset("path/to/visdrone_dataset")

# 初始化LLM查詢引擎
llm_index = VectorStoreIndex.from_documents(llm_dataset)
llm_query_engine = llm_index.as_query_engine()

查詢引擎建立

# 建立多模態查詢引擎
multimodal_index = VectorStoreIndex.from_documents(visdrone_dataset)
multimodal_query_engine = multimodal_index.as_query_engine()

# 定義使用者輸入
user_input = "無人機在農業監測中的應用"

# 執行查詢
llm_response = llm_query_engine.query(user_input)
multimodal_response = multimodal_query_engine.query(user_input)

結果處理與整合

# 處理多模態結果，檢索相關影像
def process_multimodal_response(response):
    # 檢索源節點
    source_nodes = response.source_nodes
    
    # 檢索相關影像
    relevant_images = []
    for node in source_nodes:
        image = visdrone_dataset[node.node_id]
        relevant_images.append(image)
    
    return relevant_images

relevant_images = process_multimodal_response(multimodal_response)

# 合併結果
def merge_results(llm_response, relevant_images):
    # 生成整合摘要
    summary = f"LLM回應：{llm_response}\n相關影像：{relevant_images}"
    return summary

final_summary = merge_results(llm_response, relevant_images)

效能評估

# 建立效能指標
def evaluate_performance(llm_response, multimodal_response):
    llm_metric = calculate_llm_metric(llm_response)
    multimodal_metric = calculate_multimodal_metric(multimodal_response)
    overall_metric = (llm_metric + multimodal_metric) / 2
    return overall_metric

overall_performance = evaluate_performance(llm_response, multimodal_response)

內容解密：

上述程式碼展示瞭如何建立一個多模態模組化的RAG系統。首先，我們載入了LLM資料集和VisDrone多模態資料集。然後，我們使用LlamaIndex建立了查詢引擎，並執行使用者查詢。最後，我們處理了查詢結果，整合了文字和影像資訊，並進行了效能評估。

系統優勢與未來發展

1. 系統優勢

   • 結合文字和多模態資訊，提供更豐富的查詢結果
   • 使用LlamaIndex和Deep Lake實作高效的資訊檢索
   • 模組化設計，便於擴充套件和修改

2. 未來發展方向

   • 整合更多資料來源和模態
   • 最佳化查詢效率和結果準確性
   • 擴充套件至其他應用領域

圖表說明

圖4.1：多模態模組化RAG系統架構

  graph LR
    A[資料載入] --> B[查詢引擎建立]
    B --> C[使用者輸入]
    C --> D[查詢處理]
    D --> E[結果整合]
    E --> F[效能評估]
    F --> G[最終輸出]

圖表翻譯：

此圖表展示了多模態模組化RAG系統的整體流程。首先進行資料載入，然後建立查詢引擎。使用者輸入查詢請求後，系統進行查詢處理，並將結果進行整合。最後進行效能評估並生成最終輸出。整個流程清晰展示了系統的工作原理和各個階段的相互關係。

多模態模組化RAG系統建置

前言

本章節將探討如何建置一個多模態模組化RAG（Retrieval-Augmented Generation）系統，該系統能夠結合文字和影像資訊來回答有關無人機技術的問題。首先，我們需要確保在第2章中已經建立了LLM（Large Language Model）資料集，因為我們將在這個章節中載入它。

載入LLM資料集

首先，我們需要載入在第3章中建立的無人機資料集。請確保插入您資料集的正確路徑：

import deeplake
dataset_path_llm = "hub://denis76/drone_v2"
ds_llm = deeplake.load(dataset_path_llm)

內容解密：

此段程式碼使用deeplake函式庫來載入無人機資料集。deeplake.load()函式會從指定的路徑載入資料集，並傳回一個Dataset物件。確保資料集路徑正確無誤。

輸出結果將確認資料集已成功載入，並顯示資料集的連結：

hub://denis76/drone_v2 loaded successfully.

接下來，我們將建立一個字典來儲存資料，以便將其載入到pandas DataFrame中進行視覺化：

import json
import pandas as pd
import numpy as np

# 建立一個字典來儲存資料
data_llm = {}

# 遍歷資料集中的張量
for tensor_name in ds_llm.tensors:
    tensor_data = ds_llm[tensor_name].numpy()
    
    # 檢查張量是否為多維
    if tensor_data.ndim > 1:
        # 展平多維張量
        data_llm[tensor_name] = [np.array(e).flatten().tolist() for e in tensor_data]
    else:
        # 將1D張量直接轉換為列表，並對文字進行解碼
        if tensor_name == "text":
            data_llm[tensor_name] = [t.tobytes().decode('utf-8') for t in tensor_data]
        else:
            data_llm[tensor_name] = tensor_data.tolist()

# 從字典建立pandas DataFrame
df_llm = pd.DataFrame(data_llm)
df_llm

內容解密：

此段程式碼遍歷資料集中的每個張量，將其轉換為numpy陣列，並根據張量的維度進行相應的處理。對於多維張量，會將其展平；對於文字張量，會進行解碼。最後，將處理好的資料儲存到字典中，並建立pandas DataFrame。

輸出結果將顯示文字資料集的結構，包括嵌入向量（embedding）、ID（唯一字串識別碼）、元資料（metadata）以及文字內容（text）：

初始化LLM查詢引擎

如同第3章所述，我們將從無人機檔案集合（documents_llm）中初始化一個向量儲存索引（Vector Store Index）。GPTVectorStoreIndex.from_documents()方法會建立一個索引，以提高根據向量相似性的檔案檢索速度：

from llama_index.core import VectorStoreIndex
vector_store_index_llm = VectorStoreIndex.from_documents(documents_llm)

內容解密：

此段程式碼使用llama_index函式庫來建立一個向量儲存索引。VectorStoreIndex.from_documents()函式會將檔案集合轉換為向量索引，以便進行快速的相似性檢索。

接著，我們將使用as_query_engine()方法將這個索引組態為查詢引擎，並設定相關的引數，如相似性和檢索深度，以便系統能夠根據查詢找到最相關的檔案：

vector_query_engine_llm = vector_store_index_llm.as_query_engine()

內容解密：

此段程式碼將向量儲存索引組態為查詢引擎，使系統能夠執行查詢操作。

使用者輸入與多模態模組化RAG

在多模態模組化RAG系統中定義使用者輸入的目標是，構建一個能夠有效利用文字和影像能力的查詢。這使得系統能夠透過利用多個資訊源來生成全面和準確的回應：

user_input = "How do drones identify a truck?"

內容解密：

此段程式碼定義了一個使用者輸入範例，用於測試系統的查詢能力。

查詢文字資料集

我們將執行向量查詢引擎請求，如同第3章所述：

import time
import textwrap

# 開始計時
start_time = time.time()
llm_response = vector_query_engine_llm.query(user_input)
# 結束計時
end_time = time.time()

# 計算並列印執行時間
elapsed_time = end_time - start_time
print(f"Query execution time: {elapsed_time:.4f} seconds")
print(textwrap.fill(str(llm_response), 100))

內容解密：

此段程式碼執行查詢引擎請求，並計算查詢的執行時間。textwrap.fill()函式用於格式化輸出結果，使其更易閱讀。

輸出結果將顯示查詢執行時間和相關回應內容：

Query execution time: 1.5489 seconds
Drones can identify a truck using visual detection and tracking methods...

載入和視覺化多模態資料集

我們將使用Deep Lake上公開的VisDrone資料集：

import deeplake
dataset_path = 'hub://activeloop/visdrone-det-train'
ds = deeplake.load(dataset_path)

內容解密：

此段程式碼載入VisDrone資料集，該資料集包含了無人機拍攝的影像及其相關的邊界框（bounding box）資訊。

輸出結果將顯示資料集的連結和相關資訊：

hub://activeloop/visdrone-det-train loaded successfully.

接下來，我們將顯示資料集的摘要資訊：

ds.summary()

內容解密：

此段程式碼顯示資料集的結構資訊，包括影像、邊界框和標籤等。

輸出結果將提供有關資料集結構的詳細資訊：

Dataset(path='hub://activeloop/visdrone-det-train', read_only=True)
tensor    htype        shape                    dtype     compression
------    -----        -----                    -----     -----------
boxes     bbox         (6471,1:914,4)           float32   No
images    image        (6471,360:1500,480:2000,3) uint8     jpeg
labels    class_label  (6471,1:914)              uint32    No

視覺化資料集

我們可以使用visualize()方法來視覺化資料集：

ds.visualize()

內容解密：

此段程式碼視覺化資料集中的影像及其邊界框。

輸出結果將顯示影像及其相關的邊界框：