Generowanie embeddingów za pomocą różnych modeli

Wprowadzenie do embeddingów i ich zastosowań

Embeddingi stanowią fundament współczesnego przetwarzania języka naturalnego (NLP) oraz innych dziedzin związanych z analizą danych nienumerycznych. To technika, która umożliwia zamianę złożonych danych, takich jak słowa, zdania, obrazy czy produkty, na reprezentacje liczbowe w postaci wektorów w przestrzeni wielowymiarowej. Dzięki temu możliwe staje się ich porównywanie, grupowanie oraz wykorzystanie w różnorodnych algorytmach uczenia maszynowego.

Najczęściej spotykanym zastosowaniem embeddingów są zadania związane z tekstem: wyszukiwanie semantyczne, klasyfikacja dokumentów, klasteryzacja treści, rekomendacje czy analiza sentymentu. Dobrze skonstruowany embedding potrafi uchwycić znaczenie kontekstowe i relacje semantyczne między jednostkami języka – na przykład wskazywać, że słowa „pies” i „kot” są bliższe sobie znaczeniowo niż „pies” i „samochód”.

Embeddingi znajdują także zastosowanie poza tekstem. W systemach rekomendacyjnych mogą reprezentować użytkowników i produkty, w analizie obrazów – identyfikować podobieństwa wizualne, a w biologii – modelować struktury białek. Ich uniwersalność sprawia, że stały się jednym z kluczowych komponentów współczesnych systemów opartych na sztucznej inteligencji.

Różne modele generujące embeddingi różnią się nie tylko architekturą, ale także precyzją, wydajnością i obszarami zastosowań. Wybór odpowiedniego modelu zależy od specyfiki zadania, dostępnych zasobów obliczeniowych oraz wymagań dotyczących jakości i szybkości działania.

Przegląd popularnych modeli do generowania embeddingów

Embeddingi, czyli wektorowe reprezentacje danych tekstowych, są fundamentem wielu współczesnych aplikacji NLP – od wyszukiwarek semantycznych po systemy rekomendacyjne. W ostatnich latach pojawiło się wiele modeli specjalizujących się w generowaniu embeddingów, z których każdy ma swoje mocne strony, ograniczenia i typowe obszary zastosowań. Temat tego artykułu pojawia się w niemal każdej sesji szkoleniowej Cognity – czasem w formie pytania, czasem w formie frustracji.

Do najczęściej wykorzystywanych modeli należą:

• Sentence-BERT (SBERT) – rozszerzenie klasycznego BERT-a, zoptymalizowane pod kątem tworzenia semantycznie wartościowych embeddingów zdań i krótkich fragmentów tekstu. Jest często wykorzystywany w zadaniach wyszukiwania semantycznego i klasteryzacji tekstu.
• Modele embeddingów OpenAI – modele udostępniane przez OpenAI, takie jak text-embedding-ada, oferują wysoką jakość embeddingów dla różnorodnych zastosowań, w tym wyszukiwania, porównywania dokumentów i klasyfikacji. Ich zaletą jest łatwa integracja przez API oraz wsparcie dla wielu języków.
• Cohere – rosnący konkurent na rynku modeli językowych, oferujący modele do generowania embeddingów zoptymalizowane pod kątem skali i efektywności. Doceniany za szybkość działania oraz elastyczność integracji.

Wybór odpowiedniego modelu embeddingów zależy od konkretnych potrzeb projektu – takich jak długość przetwarzanego tekstu, wymagania co do dokładności semantycznej, czas generowania embeddingów czy koszty operacyjne.

Sentence-BERT – charakterystyka i zastosowanie

Sentence-BERT (SBERT) to rozszerzenie architektury BERT przystosowane specjalnie do generowania embeddingów zdań i krótkich dokumentów. Został zaprojektowany, aby skutecznie rozwiązywać problemy związane z porównywaniem semantycznym tekstów, co czyni go niezwykle przydatnym w wielu zastosowaniach przetwarzania języka naturalnego.

W przeciwieństwie do klasycznego BERT-a, który analizuje pary tekstów niezależnie i wymaga ponownego przetwarzania każdej pary, Sentence-BERT umożliwia wygenerowanie reprezentacji wektorowej każdego zdania osobno, co znacząco przyspiesza operacje porównywania dużych zbiorów tekstów.

Główne cechy Sentence-BERT:

• Umożliwia szybkie porównywanie semantyczne tekstów poprzez embeddingi o stałej długości.
• Oparty na architekturze siamese/triplet network – uczy się przez optymalizację podobieństwa między parami zdań.
• Dobrze sprawdza się w wyszukiwaniu semantycznym, klasyfikacji zero-shot, klasteryzacji i innych zadaniach opartych na podobieństwie semantycznym.

Przykłady zastosowania Sentence-BERT:

• Wyszukiwanie semantyczne: Znajdowanie najtrafniejszych odpowiedzi w bazach FAQ lub dokumentach technicznych.
• Wykrywanie duplikatów: Grupowanie podobnych pytań użytkowników w systemach wsparcia technicznego.
• Klasteryzacja dokumentów: Grupowanie artykułów prasowych lub recenzji na podstawie ich treści semantycznej.

Dzięki swojej efektywności i dokładności, SBERT stał się popularnym wyborem w środowiskach badawczych i komercyjnych. Jest dostępny w wielu gotowych wariantach za pośrednictwem biblioteki sentence-transformers, co ułatwia jego integrację z projektami NLP.

from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

sentences = ["To jest pierwsze zdanie.", "To jest drugie zdanie."]
embeddings = model.encode(sentences)

print(embeddings.shape)  # (2, 384)

SBERT łączy wydajność obliczeniową z wysoką jakością reprezentacji semantycznych, co czyni go uniwersalnym narzędziem do przetwarzania tekstu w zadaniach wymagających porównywania znaczeń zdań lub dokumentów. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę w zakresie wykorzystania nowoczesnych modeli językowych, sprawdź Kurs Sztuczna Inteligencja (AI) z Large Language Models.

Modele embeddingów OpenAI – możliwości i ograniczenia

OpenAI oferuje szereg modeli do generowania embeddingów tekstu, które zdobyły dużą popularność dzięki wysokiej jakości, integracji z platformą API oraz wsparciu dla wielu języków. Modele te są szeroko wykorzystywane w różnych zastosowaniach, takich jak wyszukiwanie semantyczne, klasyfikacja tekstu, rekomendacje treści czy analiza sentymentu. W Cognity wierzymy, że dobre zrozumienie tego tematu to podstawa efektywnej pracy z narzędziami cyfrowymi.

Najczęściej wykorzystywanym modelem embeddingów w ofercie OpenAI jest text-embedding-ada-002, który łączy wysoką efektywność z niskim kosztem obliczeniowym. Model ten zwraca wektory o wymiarze 1536 i znajduje zastosowanie zarówno w prostych, jak i bardziej zaawansowanych zastosowaniach NLP.

Najważniejsze cechy modeli embeddingów OpenAI

• Uniwersalność: modele przystosowane do wielu różnych zadań bez potrzeby dodatkowego fine-tuningu.
• Łatwa integracja: dostępne przez API OpenAI, co pozwala szybko wdrożyć je w istniejących systemach.
• Wysoka jakość: embeddingi cechują się dużą spójnością semantyczną, co przekłada się na lepsze wyniki np. w wyszukiwaniu kontekstowym.
• Wsparcie dla wielu języków: modele OpenAI radzą sobie z tekstem w wielu językach, choć wydajność może się różnić w zależności od języka.

Ograniczenia

• Zewnętrzne API: konieczność wysyłania danych do chmury OpenAI może być problematyczna w kontekście prywatności i regulacji prawnych (np. RODO).
• Ograniczenia długości wejścia: modele mają limity tokenów, co może wymagać segmentacji dłuższych dokumentów.
• Koszty: korzystanie z API wiąże się z opłatami, które mogą być istotne przy dużej skali danych.
• Brak pełnej kontroli: użytkownik nie ma dostępu do architektury ani możliwości jej dalszego trenowania.

Przykład użycia API do generowania embeddingu

import openai

response = openai.Embedding.create(
  input=["Przykładowy tekst do embedowania."],
  model="text-embedding-ada-002"
)
embedding = response['data'][0]['embedding']

Porównanie wybranych cech modelu OpenAI

*Ceny mogą ulec zmianie – aktualne wartości dostępne są na stronie OpenAI.

Podsumowując, modele embeddingów oferowane przez OpenAI to solidne i wszechstronne narzędzie do przetwarzania języka naturalnego, choć ich użycie wiąże się z pewnymi kompromisami dotyczącymi prywatności, kosztów i elastyczności.

Cohere – nowy gracz na rynku embeddingów

Cohere to stosunkowo nowy, lecz szybko zyskujący popularność dostawca modeli językowych, który koncentruje się na generowaniu wysokiej jakości embeddingów tekstowych. Firma ta oferuje zestaw gotowych modeli przystosowanych do różnych zastosowań przetwarzania języka naturalnego (NLP), w tym wyszukiwania semantycznego, klasyfikacji, klastrowania czy analizy sentymentu.

W przeciwieństwie do bardziej znanych rozwiązań, takich jak Sentence-BERT czy modele embeddingowe OpenAI, Cohere stawia na łatwość integracji i wysoką wydajność przy przetwarzaniu dużych wolumenów danych. Szczególną uwagę przykuwa dostępność modeli w różnych rozmiarach, zoptymalizowanych pod kątem szybkości działania lub jakości reprezentacji semantycznej.

Podstawowe cechy modeli embeddingowych Cohere:

• Różnorodność modeli: Cohere udostępnia kilka wariantów modeli, w tym zoptymalizowane pod kątem semantycznego dopasowania oraz klasyfikacji.
• Wysoka jakość embeddingów: Modele Cohere są trenowane na dużych, zróżnicowanych korpusach, co przekłada się na dobre odwzorowanie znaczenia w wielu językach.
• Obsługa wielu języków: Wsparcie dla języków innych niż angielski czyni Cohere atrakcyjnym rozwiązaniem w zastosowaniach globalnych.
• Prosty interfejs API: Integracja z platformą Cohere przebiega przy pomocy intuicyjnego REST API, co ułatwia wdrażanie modeli do aplikacji produkcyjnych.

Poniżej przedstawiono krótkie porównanie cech modeli Cohere na tle innych popularnych rozwiązań:

Przykład użycia API Cohere do generowania embeddingów w języku Python:

import cohere

co = cohere.Client('YOUR_API_KEY')

response = co.embed(
    texts=["To jest przykładowe zdanie do zakodowania."],
    model="embed-english-v2.0"
)

embedding = response.embeddings[0]
print(embedding)

Dzięki rosnącej dokładności modeli oraz przemyślanej architekturze API, Cohere staje się interesującą alternatywą zarówno dla dużych przedsiębiorstw, jak i mniejszych zespołów badawczo-rozwojowych. Jeśli chcesz pogłębić temat zastosowań embeddingów i Retrieval-Augmented Generation, sprawdź nasz Kurs RAG w praktyce - nowoczesne techniki wydobywania i generowania danych.

Porównanie jakości i szybkości działania modeli

Wybór odpowiedniego modelu do generowania embeddingów zależy od wielu czynników, w tym od jakości reprezentacji semantycznej oraz czasu potrzebnego na przetwarzanie danych. W tej sekcji porównujemy najbardziej popularne podejścia: Sentence-BERT, modele embeddingowe od OpenAI oraz rozwiązania firmy Cohere.

Jakość embeddingów

Jakość embeddingów mierzy się zwykle na podstawie ich zdolności do uchwycenia semantycznego podobieństwa między tekstami. Modele różnią się pod względem architektury, zbiorów treningowych i strategii pre-treningu, co przekłada się na ich skuteczność w różnych zadaniach NLP, takich jak wyszukiwanie semantyczne, klasyfikacja tekstu czy klasteryzacja.

Wydajność i czas działania

Kolejnym istotnym aspektem jest szybkość generowania embeddingów, a w szczególności czas inferencji na pojedynczych i dużych zbiorach danych. Wydajność może mieć kluczowe znaczenie w systemach działających w czasie rzeczywistym lub przetwarzających dużą ilość danych.

Modele lokalne, takie jak Sentence-BERT, oferują przewagę pod względem czasów przetwarzania przy odpowiednim sprzęcie (np. GPU), natomiast modele dostępne przez API (jak OpenAI czy Cohere) eliminują potrzebę instalacji i utrzymania modelu, ale wiążą się z dodatkowymi opóźnieniami sieciowymi.

Przykładowe użycie

Poniżej prosty przykład generowania embeddingów przy użyciu Sentence-BERT:

from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
sentences = ["To jest zdanie pierwsze.", "To drugie zdanie."]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)

Analogiczne operacje można wykonać za pomocą API OpenAI lub Cohere, jednak mogą one wymagać obsługi tokenów API oraz odpowiednich bibliotek klienckich.

Integracja modeli embeddingów z bazami wektorowymi

Generowanie embeddingów to jedynie pierwszy krok w procesie przetwarzania danych semantycznych. Aby w pełni wykorzystać ich potencjał, embeddingi muszą zostać zintegrowane z odpowiednimi bazami danych, które umożliwiają ich efektywne przechowywanie, przeszukiwanie i analizę. Do tego celu najczęściej wykorzystuje się bazy wektorowe, czyli specjalistyczne systemy zaprojektowane do operowania na danych w postaci wektorów wysokowymiarowych.

Bazy wektorowe pozwalają m.in. na szybkie wyszukiwanie najbliższych sąsiadów (ang. nearest neighbor search), co znajduje zastosowanie w zadaniach takich jak rekomendacje, klasyfikacja, grupowanie czy wyszukiwanie semantyczne. W połączeniu z embeddingami uzyskiwanymi z nowoczesnych modeli jak Sentence-BERT, modele OpenAI czy Cohere, możliwe jest budowanie zaawansowanych rozwiązań opartych na rozumieniu znaczenia tekstu, a nie tylko jego powierzchownej formy.

Wybór odpowiedniej bazy wektorowej zależy od kilku czynników, takich jak:

• Sposób generowania embeddingów – różne modele mogą mieć różne wymagania dotyczące formatu i rozmiaru danych.
• Skalowalność i wydajność – niektóre systemy są zoptymalizowane do przeszukiwania miliardów wektorów, inne sprawdzają się lepiej w mniejszych zbiorach danych.
• Możliwości integracyjne – ważne jest, aby baza wspierała łatwe podłączanie różnych źródeł danych i była zgodna z popularnymi językami programowania oraz frameworkami ML.

Popularne bazy wektorowe, takie jak FAISS, Milvus czy Weaviate, oferują zróżnicowane możliwości w zakresie indeksowania, przechowywania i wyszukiwania embeddingów. Prawidłowa integracja tych narzędzi z wybranym modelem embeddingów pozwala na zbudowanie wydajnych i skalowalnych aplikacji wykorzystujących semantyczne przetwarzanie danych tekstowych.

Wnioski i rekomendacje dotyczące wyboru modelu

Wybór odpowiedniego modelu do generowania embeddingów zależy od kilku kluczowych czynników, takich jak charakter danych, dostępne zasoby obliczeniowe, potrzeba personalizacji oraz docelowe zastosowanie embeddingów.

Jeśli zależy nam na wysokiej jakości reprezentacjach semantycznych zdań i kontekstu, rozwiązania oparte na architekturze transformerów – jak Sentence-BERT – sprawdzą się szczególnie dobrze. Z kolei modele oferowane przez firmy takie jak OpenAI charakteryzują się dużą uniwersalnością i integracją z innymi usługami, co może być korzystne w środowiskach produkcyjnych. Nowi gracze, tacy jak Cohere, coraz częściej oferują konkurencyjne modele, które mogą zapewniać dobre rezultaty przy niższych kosztach lub lepszej dostępności.

Rekomenduje się, aby przed wyborem konkretnego rozwiązania przeanalizować:

• Cel zastosowania embeddingów – np. wyszukiwanie semantyczne, klasyfikacja, rekomendacje czy grupowanie.
• Dostępność infrastruktury – czy model ma działać lokalnie, w chmurze, czy w środowisku o ograniczonych zasobach.
• Wymagania dotyczące czasu odpowiedzi – niektóre modele lepiej sprawdzają się w aplikacjach czasu rzeczywistego.
• Wielojęzyczność i jakość reprezentacji – istotne w projektach międzynarodowych lub pracujących na danych nieanglojęzycznych.

Ostateczny wybór powinien wynikać z balansu między jakością generowanych embeddingów a kosztami wdrożenia i utrzymania wybranego rozwiązania. Na zakończenie – w Cognity wierzymy, że wiedza najlepiej działa wtedy, gdy jest osadzona w codziennej pracy. Dlatego szkolimy praktycznie.

Funkcje daty i czasu - Excel 24 lutego 2026

Excel poradnik: Jak wstawić tło w arkuszu MS Excel? 22 lutego 2026