LlamaIndex索引型別查詢效能比較

LlamaIndex 提供多種索引型別，各有其效能特性。列表索引根據語義相似度排序，關鍵字索引則依賴關鍵字匹配，向量儲存索引則結合向量嵌入技術。選擇合適的索引型別取決於資料特性和查詢需求。針對無人機技術領域，多模態模組化檢索增強生成（RAG）系統的應用日益重要。整合文字和影像資料，可以更全面地理解無人機的運作狀態和環境資訊。構建此係統需考量多模態資料處理、模組化設計以及效能評估等關鍵環節，以提升無人機技術的智慧化和自動化水平。

深入分析LlamaIndex中的索引型別及其查詢效能

在前面的章節中，我們探討了LlamaIndex的基本架構和其在檔案檢索中的應用。本章節將深入分析LlamaIndex中的不同索引型別，包括列表索引（List Index）、關鍵字索引（Keyword Index）以及向量儲存索引（Vector Store Index），並比較它們在查詢效能上的差異。

列表索引查詢引擎（List Index Query Engine）

列表索引並非簡單的檔案列表，而是一種根據大語言模型（LLM）的查詢引擎。它透過評估使用者輸入和檔案的語義相似度來隱式地對檔案進行排名和選擇。

列表索引的建立與查詢

from llama_index.core import ListIndex
list_index = ListIndex.from_documents(documents)
list_query_engine = list_index.as_query_engine(similarity_top_k=3)

內容解密：

• ListIndex.from_documents(documents)：從檔案集合建立列表索引。
• list_index.as_query_engine()：將列表索引轉換為查詢引擎。
• similarity_top_k=3：傳回與查詢最相關的前3個檔案。

查詢執行與效能評估

start_time = time.time()
response = list_query_engine.query(user_input)
end_time = time.time()
elapsed_time = end_time - start_time
print(f"Query execution time: {elapsed_time:.4f} seconds")
print(textwrap.fill(str(response),100))

內容解密：

• list_query_engine.query(user_input)：執行查詢並傳回結果。
• elapsed_time：計算查詢執行時間。

效能指標

similarity_score = calculate_cosine_similarity_with_embeddings(user_input, str(response))
performance = similarity_score / elapsed_time
print(f"Performance metric: {performance:.4f}")

內容解密：

• calculate_cosine_similarity_with_embeddings：計算查詢結果與使用者輸入之間的餘弦相似度。
• performance：綜合考慮相似度和執行時間的效能指標。

關鍵字索引查詢引擎（Keyword Index Query Engine）

關鍵字索引透過提取檔案中的關鍵字並組織成表格結構，使得根據特定關鍵字或主題的查詢更加高效。

關鍵字索引的建立與查詢

from llama_index.core import KeywordTableIndex
keyword_index = KeywordTableIndex.from_documents(documents)
keyword_query_engine = keyword_index.as_query_engine()

內容解密：

• KeywordTableIndex.from_documents(documents)：從檔案集合建立關鍵字索引。
• keyword_index.as_query_engine()：將關鍵字索引轉換為查詢引擎。

查詢執行與效能評估

start_time = time.time()
response = keyword_query_engine.query(user_input)
end_time = time.time()
elapsed_time = end_time - start_time
print(f"Query execution time: {elapsed_time:.4f} seconds")
print(textwrap.fill(str(response),100))

內容解密：

• 執行查詢並評估執行時間和結果品質。

不同索引型別的比較

圖表翻譯：

此圖示比較了不同索引型別的查詢執行時間和效能指標，顯示了關鍵字索引在查詢速度上的優勢。

多模態模組化RAG技術在無人機領域的應用

前言

隨著人工智慧技術的進步，多模態模組化檢索增強生成（RAG）系統在無人機技術中的應用變得越來越重要。本章將探討如何利用多模態資料和模組化RAG技術來建立一個能夠處理文字和影像資料的無人機技術查詢系統。

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、影像、音訊和視訊，以豐富資料分析和解釋。同時，當一個系統利用不同的模組來處理不同的資料型別和任務時，它就被稱為模組化RAG系統。每個模組都具有專門的功能；例如，一個模組專注於文書處理，而另一個模組則專注於影像處理。

多模態資料的優勢

多模態資料能夠提供更豐富的資訊，有助於提高資料分析的準確性和深度。例如，在無人機技術中，結合文字資料和影像資料可以更全面地瞭解無人機的運作狀態和周圍環境。

模組化RAG系統的架構

模組化RAG系統由多個不同的模組組成，每個模組負責處理特定的資料型別或任務。這些模組可以根據具體需求進行組合和調整，以實作最佳的系統效能。

模組化RAG系統的主要組成部分

1. 文書處理模組：利用大語言模型（LLMs）處理文字資料。
2. 影像處理模組：利用電腦視覺技術處理影像資料，識別和標記影像中的物件。
3. 資料檢索模組：利用索引技術從多個資料來源檢索相關資料。
4. 生成模組：根據檢索到的資料生成相應的輸出，如文字或影像。

無人機技術中的多模態模組化RAG系統

在本章中，我們將建立一個無人機技術的多模態模組化RAG系統，該系統能夠處理文字和影像資料，並根據使用者的查詢生成相應的輸出。

系統的主要功能

1. 多源資料檢索：從多個資料來源檢索相關的文字和影像資料。
2. 多模態資料處理：利用LLMs和電腦視覺技術處理文字和影像資料。
3. 增強輸出：根據檢索到的資料生成增強的輸出，如文字和影像。

技術實作

我們將使用Python語言和多個開源工具，如LlamaIndex、Deep Lake和OpenAI的LLMs，來建立多模態模組化RAG系統。

實作步驟

1. 資料準備：準備無人機技術相關的文字和影像資料。
2. 資料索引：利用LlamaIndex建立資料索引，以提高資料檢索的效率。
3. 多模態資料處理：利用Deep Lake處理多模態資料，並利用OpenAI的LLMs進行文字生成。
4. 增強輸出：根據檢索到的資料生成增強的輸出，如文字和影像。
5. 效能評估：評估系統的效能，包括文字回應的準確性和影像識別的準確性。

隨著人工智慧技術的不斷進步，多模態模組化RAG技術在無人機領域的應用將會越來越廣泛。未來，我們可以期待看到更多創新的應用和技術突破，以進一步提高無人機技術的智慧化和自動化水平。

關鍵技術與未來發展

1. 多模態資料處理技術：未來將會出現更多先進的多模態資料處理技術，以提高資料分析的準確性和效率。
2. 模組化RAG系統：模組化RAG系統將會變得更加靈活和可擴充套件，以滿足不同應用場景的需求。
3. 無人機技術的智慧化：無人機技術將會變得更加智慧化和自動化，以提高其在各個領域的應用價值。

多模態模組化RAG系統於無人機技術之應用

本章將著重於建構一個專注於無人機技術的多模態模組化RAG問答系統。該系統將結合大語言模型（LLM）與多模態資料集VisDrone，實作對無人機相關文字和影像資料的檢索與生成。

系統架構與流程

該系統的架構如圖4.1所示，根據生成式RAG生態系統，涵蓋了資料載入、索引建立、查詢引擎初始化、使用者輸入定義、檢索與生成回應、以及最終的結果評估等步驟。

圖4.1：多模態模組化RAG系統架構

此圖示呈現了整個系統的流程，包括資料處理、查詢引擎建立、以及最終的結果輸出。

圖表翻譯： 此圖示展示了一個多模態模組化RAG系統的完整架構，涵蓋了從資料載入到最終結果輸出的所有步驟。系統首先載入LLM資料集和多模態VisDrone資料集，接著建立相應的查詢引擎，並透過定義的使用者輸入進行檢索與生成，最終合併輸出結果並進行效能評估。

系統建構步驟

1. 資料載入與查詢引擎初始化

   • (D4) 載入在前一章建立的LLM資料集，該資料集包含有關無人機的文字資料。
   • (D4) 初始化LLM查詢引擎，使用LlamaIndex向量儲存索引，並設定OpenAI GPT模型為生成器。
   • (G1) 定義使用者輸入，該輸入將同時用於LLM查詢引擎（處理文字資料）和多模態查詢引擎（處理VisDrone影像資料）。

2. 文字資料處理

   • 對文字資料集進行查詢，過程中(G1)、(G2)和(G4)步驟重疊，利用LlamaIndex無縫檢索資料並生成內容，將結果儲存為llm_response。

3. 多模態資料處理

   • (D4) 載入並視覺化多模態VisDrone資料集，導航資料集結構，選擇影像並新增邊界框。
   • (D4) 為VisDrone資料集建立多模態查詢引擎，建立根據VisDrone資料的向量儲存索引，並設定查詢引擎。
   • (G1) 使用相同的使用者輸入進行多模態查詢，利用LlamaIndex查詢引擎檢索VisDrone資料集中的相關檔案，並透過OpenAI模型生成回應。

4. 結果處理與輸出

   • (G4) 處理查詢結果，檢索出源節點中的影像。
   • (G4) 合併文字回應和多模態影像回應，生成多模態模組化摘要。
   • (E) 計算LLM和多模態的效能指標，並將其合併為多模態模組化RAG效能指標。

程式碼實作

# 載入必要的函式庫
import os
from llama_index import VectorStoreIndex
from deep_lake import Dataset

# 定義資料載入函式
def load_llm_dataset(data_path):
    # 載入LLM資料集
    dataset = Dataset(data_path)
    return dataset

# 初始化LLM查詢引擎
def initialize_llm_query_engine(dataset):
    # 建立向量儲存索引
    index = VectorStoreIndex(dataset)
    # 初始化查詢引擎
    query_engine = index.as_query_engine()
    return query_engine

# 定義使用者輸入
def define_user_input():
    # 假設的使用者輸入範例
    user_input = "請描述無人機在農業監測中的應用。"
    return user_input

#### 內容解密：
此段程式碼定義了資料載入、查詢引擎初始化、以及使用者輸入定義的函式。首先，透過`load_llm_dataset`函式載入LLM資料集。接著，使用`initialize_llm_query_engine`函式建立向量儲存索引並初始化查詢引擎。最後，透過`define_user_input`函式定義了使用者輸入範例，用於後續的查詢操作。

# 載入VisDrone多模態資料集
def load_visdrone_dataset(data_path):
    # 載入VisDrone資料集
    visdrone_dataset = Dataset(data_path)
    return visdrone_dataset

# 為VisDrone資料集建立多模態查詢引擎
def initialize_multimodal_query_engine(visdrone_dataset):
    # 建立多模態向量儲存索引
    multimodal_index = VectorStoreIndex(visdrone_dataset)
    # 初始化多模態查詢引擎
    multimodal_query_engine = multimodal_index.as_query_engine()
    return multimodal_query_engine

#### 內容解密：
此段程式碼負責載入VisDrone多模態資料集並建立相應的查詢引擎。首先，透過`load_visdrone_dataset`函式載入VisDrone資料集。接著，使用`initialize_multimodal_query_engine`函式建立多模態向量儲存索引，並初始化多模態查詢引擎，用於後續的影像資料檢索與生成。

多模態無人機系統的模組化RAG技術實作

載入大語言模型（LLM）資料集

首先，我們需要載入在第三章中建立的無人機資料集。確保您已建立了LLM資料集，因為我們將在這一節中載入它。

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

載入過程解密：

1. deeplake.load()函式用於從指定的路徑載入資料集。
2. dataset_path_llm變數儲存了資料集的路徑，這裡使用的是Deep Lake的hub://協定。
3. 載入後的資料集物件ds_llm可以用於進一步的操作，如存取資料集中的tensor。

將資料集轉換為Pandas DataFrame

接下來，我們將資料集中的資料轉換為Pandas DataFrame，以便於視覺化和分析。

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tensor
for tensor_name in ds_llm.tensors:
    tensor_data = ds_llm[tensor_name].numpy()
    
    # 檢查tensor是否為多維
    if tensor_data.ndim > 1:
        # 扁平化多維tensor
        data_llm[tensor_name] = [np.array(e).flatten().tolist() for e in tensor_data]
    else:
        # 直接將一維tensor轉換為列表
        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

轉換過程解密：

1. 遍歷資料集中的每個tensor，並將其轉換為numpy陣列。
2. 根據tensor的維度進行不同的處理：多維tensor需要扁平化，而一維tensor可以直接轉換。
3. 將處理後的資料儲存在字典data_llm中。
4. 使用pd.DataFrame()函式將字典轉換為Pandas DataFrame。

初始化LLM查詢引擎

使用LlamaIndex建立向量儲存索引，以提高檔案檢索的速度。

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

初始化過程解密：

1. VectorStoreIndex.from_documents()方法根據檔案集合建立向量索引。
2. as_query_engine()方法將索引組態為查詢引擎，以便進行相似度檢索。

使用者輸入與查詢

定義使用者輸入，以評估系統的多模態RAG能力。

user_input = "無人機如何識別卡車？"
llm_response = vector_query_engine_llm.query(user_input)

查詢過程解密：

1. 使用者輸入定義了查詢的內容。
2. query()方法根據輸入查詢相關的檔案。

載入和視覺化多模態資料集

載入VisDrone資料集，並視覺化其內容。

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

載入和視覺化過程解密：

1. 使用deeplake.load()載入VisDrone資料集。
2. summary()方法顯示資料集的結構和內容資訊。
3. visualize()方法視覺化資料集中的影像和邊界框。

圖表翻譯：

此圖示顯示了無人機資料集中的影像及其對應的邊界框，用於目標檢測任務。

透過以上步驟，我們成功地載入了LLM資料集和多模態資料集，並進行了初步的視覺化和查詢操作。這些步驟為後續的模組化RAG系統開發奠定了基礎。