Deep Lake向量儲存建立與管理

– 9 分鐘閱讀

Deep Lake 作為新興向量儲存方案，提供高效的資料管理、與 LlamaIndex 等框架的無縫整合以及靈活的資料操作能力，適用於大規模向量資料處理和相似性搜尋等應用。本文將詳細介紹如何使用 Deep Lake 建立向量儲存、填充資料、進行索引與查詢，並結合 OpenAI 的 LLM 模型實作根據索引的 RAG 流程，最後將資料轉換為 Pandas DataFrame 進行分析和處理，提供一個全面的 Deep Lake 向量儲存管理。

建立和填充 Deep Lake 向量儲存（Pipeline2）

在收集和準備好檔案後，下一步是建立一個 Deep Lake 向量儲存並將檔案資料填充到其中。Deep Lake 向量儲存是一種專為機器學習和 AI 應用設計的高效儲存解決方案。

組態向量儲存

我們將使用標準的張量組態，包括文字欄位，該欄位將儲存來自檔案的文字內容。文字將被分割成有意義的片段，以最佳化檢索效率。

# 示例程式碼：建立和組態 Deep Lake 向量儲存
from deeplake import VectorStore

# 初始化向量儲存
vector_store = VectorStore(dataset_path="./data/deeplake_vector_store")

# 定義文字欄位的組態
text_field = "text"

# 將檔案資料填充到向量儲存中
for document in documents:
    vector_store.append(text=document["text"], metadata=document["metadata"])

內容解密：

此步驟涉及初始化 Deep Lake 向量儲存並定義文字欄位的組態。然後，它遍歷檔案列表，將每個檔案的文字內容和後設資料追加到向量儲存中。這樣，向量儲存就包含了所有準備好的檔案資料，為後續的檢索和生成任務做好了準備。

建立與管理向量儲存於Deep Lake的完整

隨著人工智慧與大資料技術的發展，向量儲存（Vector Store）已成為眾多AI應用中的關鍵基礎設施。本文將探討如何利用Deep Lake建立和管理向量儲存，並透過實際程式碼示例展示其強大的功能。

向量儲存的基本概念與Deep Lake的優勢

向量儲存是一種專門為儲存和查詢向量資料而設計的資料函式庫系統。它能夠高效地處理高維度向量資料，為諸如相似性搜尋、語義搜尋等應用提供強大的支援。Deep Lake作為一種先進的向量儲存解決方案，提供了以下主要優勢：

  1. 高效的資料管理：Deep Lake能夠處理大規模的向量資料，並提供快速的查詢效能。
  2. 無縫整合：與LlamaIndex等流行框架的整合，使得建立和管理向量儲存變得更加簡單。
  3. 靈活的資料操作：支援資料的上傳、下載、更新和刪除等操作。

建立Deep Lake向量儲存的步驟

1. 設定向量儲存路徑

首先，我們需要定義向量儲存的路徑。這通常涉及到指定一個唯一的識別符來標識我們的資料集。

from llama_index.core import StorageContext

# 定義向量儲存和資料集的路徑
vector_store_path = "hub://denis76/drone_v2"
dataset_path = "hub://denis76/drone_v2"

# 自定義您的帳戶名稱和資料集名稱
vector_store_path = "hub://[YOUR VECTOR STORE/"

2. 建立向量儲存並填充資料

接下來，我們將建立一個向量儲存例項，並將檔案資料填充到其中。

# 建立向量儲存例項
vector_store = DeepLakeVectorStore(dataset_path=dataset_path, overwrite=True)

# 從預設設定建立儲存上下文
storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store)

# 從檔案建立索引
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents, storage_context=storage_context)

#### 內容解密：

此段程式碼首先匯入必要的StorageContext模組，接著定義了向量儲存和資料集的路徑。DeepLakeVectorStore類別用於建立向量儲存例項，其中overwrite=True表示如果資料集已存在，則會被覆寫。StorageContext.from_defaults方法用於建立一個包含向量儲存的儲存上下文。最後，VectorStoreIndex.from_documents方法將檔案轉換為索引儲存在向量儲存中。

載入與視覺化Deep Lake資料集

一旦資料集被建立並填充，我們就可以載入它並進行視覺化。

import deeplake

# 載入資料集
ds = deeplake.load(dataset_path)

# 在Jupyter Notebook中視覺化資料集
ds.visualize()

#### 內容解密：

這段程式碼匯入了deeplake函式庫，並使用deeplake.load方法載入了之前建立的資料集。ds.visualize()方法允許我們在Jupyter Notebook環境中視覺化資料集的內容，提供了對資料結構和內容的直觀理解。

將Deep Lake資料轉換為Pandas DataFrame

為了更靈活地操作和分析資料，我們可以將Deep Lake資料集轉換為Pandas DataFrame。

import json
import pandas as pd
import numpy as np

# 建立一個字典來儲存資料
data = {}

# 遍歷資料集中的張量（tensors）
for tensor_name in ds.tensors:
    tensor_data = ds[tensor_name].numpy()
    
    # 處理多維張量
    if tensor_data.ndim > 1:
        data[tensor_name] = [np.array(e).flatten().tolist() for e in tensor_data]
    else:
        # 處理文字資料並解碼
        if tensor_name == "text":
            data[tensor_name] = [t.tobytes().decode('utf-8') if isinstance(t, bytes) else t for t in tensor_data]
        else:
            data[tensor_name] = tensor_data.tolist()

# 從字典建立Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

#### 內容解密：

此段程式碼首先匯入必要的函式庫，包括json、pandas和numpy。然後，它遍歷Deep Lake資料集中的每個張量，將其轉換為NumPy陣列並根據需要進行扁平化處理。對於文字資料，它進行了解碼以確保正確顯示。最後，將處理好的資料存入字典，並使用該字典建立了一個Pandas DataFrame，方便進行進一步的分析和處理。

顯示特定記錄的詳細資訊

透過定義一個函式，我們可以方便地顯示DataFrame中特定記錄的詳細資訊。

# 定義函式來顯示選定的記錄
def display_record(record_number):
    record = df.iloc[record_number]
    display_data = {
        "ID": record["id"] if "id" in record else "N/A",
        "Metadata": record["metadata"] if "metadata" in record else "N/A",
        "Text": record["text"] if "text" in record else "N/A",
        "Embedding": record["embedding"] if "embedding" in record else "N/A"
    }
    # 列印或顯示display_data中的資訊
    print(display_data)

# 呼叫函式顯示第0條記錄
rec = 0
display_record(rec)

#### 內容解密：

這個函式接受一個記錄編號作為輸入，從DataFrame中檢索對應的記錄，並提取出ID、後設資料、文字和嵌入向量等資訊。然後，它將這些資訊組織成一個字典並列印預出來。這使得檢視和分析特定記錄的內容變得非常方便。

  1. 效能最佳化：進一步最佳化向量儲存的查詢效能，以滿足日益增長的大規模資料需求。
  2. 安全性增強：加強向量儲存的安全性，保護敏感資料免受未授權存取。
  3. 多模態支援：擴充套件向量儲存的功能，以支援多模態資料（如文字、影像、音訊等）的儲存和查詢。

透過不斷的研究和開發，向量儲存技術將在AI和大資料領域發揮越來越重要的作用，為各種創新應用提供強有力的支援。

此圖示呈現了建立與管理 Deep Lake 向量儲存的主要步驟與元件關係

  graph LR;
    A[開始] --> B[定義向量儲存路徑];
    B --> C[建立 DeepLakeVectorStore];
    C --> D[填充檔案到向量儲存];
    D --> E[載入 Deep Lake 資料集];
    E --> F[視覺化資料集];
    F --> G[轉換為 Pandas DataFrame];
    G --> H[顯示特定記錄];
    H --> I[結束];
    
    subgraph 詳細操作流程
        C1[定義 dataset_path] --> C2[設定 overwrite=True];
        C2 --> C3[建立 StorageContext];
        C3 --> C4[從檔案建立索引];
    end
    
    subgraph 視覺化與分析
        F1[載入 ds = deeplake.load] --> F2[呼叫 ds.visualize()];
        G1[遍歷 tensors] --> G2[轉換為 NumPy 陣列];
        G2 --> G3[建立 DataFrame];
    end
    
    C -->|包含|> 詳細操作流程;
    E -->|包含|> 視覺化與分析;

圖表翻譯： 此圖表展示了建立與管理 Deep Lake 向量儲存的主要流程。首先定義向量儲存路徑，接著建立 DeepLakeVectorStore 例項並填充檔案。然後，載入 Deep Lake 資料集並進行視覺化。進一步地，將資料轉換為 Pandas DataFrame 以便進行詳細分析和顯示特定記錄。整個流程展示了從初始化到最終分析的完整步驟，每一步都對應著特定的程式碼實作與功能。圖中詳細展示了關鍵的操作流程和元件之間的關係，為實作高效的向量儲存管理提供了清晰的操作。

Pipeline3：根據索引的RAG實作

在前面的章節中，我們已經準備好了資料並建立了向量儲存函式庫。現在，我們將使用LlamaIndex來實作根據索引的RAG流程，利用我們已經準備好的資料，並透過OpenAI的LLM模型來檢索相關資訊並生成回應。

LlamaIndex與索引引擎

LlamaIndex是一種能夠簡化RAG流程的工具，它提供了多種索引引擎來幫助我們有效地檢索和處理資料。在這個章節中，我們將實作四種不同的索引引擎：

  1. 向量儲存索引引擎（Vector Store Index Engine）：從檔案中建立向量索引，以實作高效的相似性搜尋。
  2. 樹索引（Tree Index）：從檔案中建立層次化的樹索引，提供另一種檢索結構。
  3. 列表索引（List Index）：從檔案中建立簡單的列表索引。
  4. 關鍵字表格索引（Keyword Table Index）：從檔案中提取關鍵字並建立索引。

向量儲存索引引擎

向量儲存索引引擎是一種根據向量相似性的檢索方法。它利用嵌入模型將文字轉換為向量，並透過計算向量之間的相似度來檢索相關資訊。

from llama_index import VectorStoreIndex

# 建立向量儲存索引引擎
vector_store_index = VectorStoreIndex(nodes=[...])  # nodes 為從資料中建立的節點列表

樹索引

樹索引是一種層次化的檢索結構，它透過將文字組織成樹狀結構來實作高效的檢索。

from llama_index import TreeIndex

# 建立樹索引
tree_index = TreeIndex(nodes=[...])  # nodes 為從資料中建立的節點列表

列表索引

列表索引是一種簡單的檢索結構，它將文字組織成列表形式。

from llama_index import ListIndex

# 建立列表索引
list_index = ListIndex(nodes=[...])  # nodes 為從資料中建立的節點列表

關鍵字表格索引

關鍵字表格索引是一種根據關鍵字的檢索方法，它透過提取文字中的關鍵字來建立索引。

from llama_index import KeywordTableIndex

# 建立關鍵字表格索引
keyword_table_index = KeywordTableIndex(nodes=[...])  # nodes 為從資料中建立的節點列表

使用LLM進行查詢

在建立了索引引擎之後，我們可以使用LLM模型來進行查詢。查詢引擎將根據使用者輸入的問題，從索引中檢索相關資訊並生成回應。

from llama_index import QueryEngine

# 建立查詢引擎
query_engine = QueryEngine(index=vector_store_index, llm=OpenAI(model="..."))  # 使用OpenAI的LLM模型

# 進行查詢
response = query_engine.query("無人機如何識別車輛？")

查詢引數設定

在進行查詢時，我們可以設定一些引數來控制查詢引擎的行為。這些引數包括：

  • similarity_top_k：設定查詢引擎傳回的最相關結果數量。
  • temperature：控制LLM模型的創意程度。
  • num_output：設定輸出結果的長度。
# 設定查詢引數
query_params = {
    "similarity_top_k": 3,
    "temperature": 0.1,
    "num_output": 1024
}

# 使用查詢引數進行查詢
response = query_engine.query("無人機如何識別車輛？", params=query_params)

查詢結果評估

查詢引擎將傳回相關資訊和生成的回應。我們可以使用時間加權平均指標（time-weighted average metric）來評估查詢結果的品質。

時間加權平均指標

時間加權平均指標是一種綜合考慮檢索結果相關性和時間因素的評估指標。

# 評估查詢結果
evaluation_score = evaluate_response(response, metric="time-weighted-average")
內容解密：
  1. 索引引擎的作用：索引引擎負責將文字資料組織成適合檢索的結構。不同的索引引擎具有不同的優缺點和適用場景。
  2. LLM模型的應用：LLM模型負責根據使用者輸入的問題生成相關的回應。透過結合索引引擎和LLM模型，我們可以實作高效且準確的資訊檢索。
  3. 查詢引數的設定：查詢引數的設定對於查詢結果的品質有重要影響。合理的引數設定可以提高查詢結果的相關性和準確性。

圖表翻譯：

此圖示展示了RAG流程中索引引擎和LLM模型的協同工作流程。

  graph LR
    A[使用者輸入] --> B[查詢引擎]
    B --> C[索引引擎]
    C --> D[檢索結果]
    D --> E[LLM模型]
    E --> F[生成回應]
    F --> G[查詢結果]

圖表翻譯： 此圖表展示了RAG流程的整體架構，從使用者輸入到查詢結果的生成過程。其中，索引引擎負責檢索相關資訊，而LLM模型則根據檢索結果生成最終的回應。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。