Jak zintegrować PDF, obrazy i wideo z LangChain do wyszukiwania kontekstowego

Wprowadzenie do LangChain i wyszukiwania semantycznego

W erze rosnącej popularności modeli językowych i sztucznej inteligencji, LangChain zyskał szczególne znaczenie jako elastyczne narzędzie do tworzenia aplikacji opartych na dużych modelach językowych (LLM), takich jak GPT. Jego siła tkwi w łatwej integracji z różnorodnymi źródłami danych, pamięcią kontekstową oraz możliwościach dynamicznego łączenia danych wejściowych w czasie rzeczywistym.

Jednym z kluczowych zastosowań LangChain jest wyszukiwanie semantyczne, które znacząco wykracza poza tradycyjne wyszukiwanie oparte na dopasowaniu słów kluczowych. Dzięki wykorzystaniu tzw. embeddingów — wektorowych reprezentacji znaczenia tekstu i innych danych — użytkownik może zadawać pytania w języku naturalnym, a system odnajduje najbardziej trafne odpowiedzi na podstawie kontekstu i znaczenia, a nie dosłownego dopasowania.

LangChain umożliwia również przetwarzanie danych multimedialnych, takich jak dokumenty PDF, obrazy czy pliki wideo. Każdy z tych formatów wymaga jednak innego podejścia do ekstrakcji treści i generowania embeddingów. Tak zróżnicowane dane mogą być następnie połączone w jednym przepływie przetwarzania, co otwiera drogę do kompleksowego wyszukiwania informacji w oparciu o treści tekstowe, wizualne i dźwiękowe.

Przykładowo, aplikacja stworzona z użyciem LangChain może umożliwiać użytkownikowi zadanie pytania w stylu: „Co mówi wykładowca na temat neuronów lustrzanych w 15. minucie nagrania?”, a system wyszuka odpowiedni fragment wypowiedzi w przetworzonym materiale wideo.

Dzięki modularnej strukturze LangChain oraz rozwiniętemu ekosystemowi narzędzi (np. integracji z bazami wektorowymi, modelami OpenAI, Hugging Face czy narzędziami OCR), możliwe jest tworzenie zaawansowanych aplikacji przetwarzających dane z wielu źródeł i udostępniających użytkownikowi intuicyjny dostęp do wiedzy ukrytej w różnych formatach.

Rodzaje danych możliwych do integracji: PDF, obrazy, wideo

LangChain umożliwia integrację różnorodnych typów danych, co pozwala na tworzenie zaawansowanych systemów wyszukiwania semantycznego opartych na danych multimedialnych. Trzy główne kategorie danych, które można zintegrować, to: dokumenty PDF, obrazy oraz materiały wideo. Każdy z tych formatów oferuje unikalne możliwości, ale także wymaga odmiennych metod przetwarzania.

• PDF – Pliki PDF są powszechnie używane do przechowywania tekstu sformatowanego w formie dokumentów, raportów czy publikacji naukowych. Integracja PDF pozwala na analizę treści pisanych, ekstrakcję tekstu oraz jego semantyczną reprezentację. To doskonałe źródło wiedzy w przypadku dokumentacji lub archiwów.
• Obrazy – Dane graficzne takie jak zdjęcia, wykresy, diagramy czy zeskanowane dokumenty posiadają istotne informacje wizualne. W kontekście LangChain możliwe jest ich przetwarzanie za pomocą technik takich jak OCR (rozpoznawanie tekstu) czy rozpoznawanie obiektów, co umożliwia wydobycie kontekstu z aspektów wizualnych.
• Wideo – Materiały wideo łączą w sobie dźwięk, obraz i tekst, co czyni je złożonym, ale wartościowym źródłem danych. Dzięki technikom transkrypcji mowy i analizy wizualnej, możliwe jest wydobycie informacji z wypowiedzi, gestów czy scen. Wideo może dostarczyć bogaty kontekst przydatny m.in. w analizie spotkań, prezentacji lub materiałów edukacyjnych.

Integracja tych trzech rodzajów danych umożliwia stworzenie systemów, które potrafią zrozumieć i przeszukiwać wiedzę nie tylko w oparciu o tekst, ale także obraz i dźwięk. Takie podejście znacząco zwiększa zakres użyteczności LangChain w realnych zastosowaniach.

Ekstrakcja treści z dokumentów PDF

Dokumenty PDF są jednym z najczęściej wykorzystywanych formatów do przechowywania informacji tekstowych, raportów, dokumentacji technicznej czy prezentacji. Aby umożliwić skuteczne przeszukiwanie semantyczne z użyciem LangChain, kluczowe jest najpierw wydobycie zawartości tekstowej z tych plików w możliwie najbardziej precyzyjny i ustrukturyzowany sposób.

W zależności od typu dokumentu PDF — czy jest to plik wygenerowany cyfrowo zawierający czysty tekst, czy zeskanowany dokument jako obraz — podejścia do ekstrakcji będą różne. Poniższa tabela przedstawia podstawowe różnice:

LangChain oferuje integrację z popularnymi narzędziami i bibliotekami umożliwiającymi automatyczne przetworzenie dokumentów PDF do postaci tekstowej, gotowej do dalszego przetwarzania semantycznego. Przykład podstawowej ekstrakcji tekstu z pliku PDF z użyciem biblioteki PyMuPDF (fitz):

import fitz  # PyMuPDF

def extract_text_from_pdf(file_path):
    doc = fitz.open(file_path)
    text = ""
    for page in doc:
        text += page.get_text()
    return text

pdf_text = extract_text_from_pdf("przyklad.pdf")

W przypadku zeskanowanych dokumentów konieczne jest zastosowanie narzędzi OCR. Przykładowym podejściem może być konwersja stron PDF do obrazów, a następnie przetworzenie ich za pomocą Pytesseract:

from pdf2image import convert_from_path
import pytesseract

def extract_text_from_scanned_pdf(file_path):
    images = convert_from_path(file_path)
    text = ""
    for img in images:
        text += pytesseract.image_to_string(img)
    return text

Dokładność ekstrakcji zależy od jakości źródłowego pliku, obecności elementów graficznych, języka tekstu oraz układu dokumentu. Dlatego tak ważne jest dobranie odpowiedniej metody przetwarzania dla konkretnego typu PDF, co pozwala uzyskać jak najbardziej reprezentatywną treść do dalszej analizy w LangChain. Jeśli chcesz nauczyć się praktycznego wykorzystania sztucznej inteligencji i inżynierii promptów, sprawdź Kurs AI Sztuczna inteligencja i GPT w praktyce. Prompt Engineering.

Przetwarzanie i rozpoznawanie zawartości obrazów

Integracja obrazów z LangChain w kontekście wyszukiwania semantycznego polega na przetwarzaniu ich zawartości w sposób umożliwiający ekstrakcję znaczenia i kontekstu. W przeciwieństwie do tekstów, dane wizualne wymagają zastosowania technik z dziedziny widzenia komputerowego oraz głębokiego uczenia do zidentyfikowania, zrozumienia i zakodowania informacji zawartych w pikselach.

Obrazy mogą być źródłem różnych form danych semantycznych: od tekstów zapisanych na grafikach, przez obiekty i sceny, aż po emocje wyrażane na twarzach. W zależności od typu zawartości, stosuje się inne podejścia przetwarzania.

Główne podejścia do przetwarzania obrazów

• OCR (Optical Character Recognition) – wykorzystywany do ekstrakcji tekstu z obrazów, np. skanów dokumentów, zrzutów ekranu, zdjęć notatek.
• Detekcja obiektów – identyfikacja i klasyfikacja elementów znajdujących się na obrazie, np. ludzi, pojazdów, produktów.
• Feature extraction i embeddingi wizualne – zakodowanie cech obrazu w postaci wektora reprezentującego jego semantykę, umożliwiającego porównania kontekstowe.

Porównanie metod przetwarzania

Przykład kodu: Ekstrakcja tekstu z obrazu przy użyciu pytesseract

from PIL import Image
import pytesseract

image = Image.open("faktura.jpg")
extracted_text = pytesseract.image_to_string(image, lang='pol')
print(extracted_text)

Przetwarzanie obrazu na poziomie semantycznym pozwala na zintegrowanie go z systemami opartymi na LangChain i wykorzystanie go w scenariuszach takich jak wyszukiwanie kontekstowe, odpowiedzi na zapytania użytkownika czy analiza multimedialna.

Analiza i transkrypcja treści wideo

Wideo to jedno z najbardziej złożonych źródeł danych, które można wykorzystać w systemach opartych na LangChain. Integracja treści wideo zakłada wieloetapowy proces, którego celem jest wydobycie informacji możliwych do dalszego przetwarzania semantycznego. Kluczowym elementem jest tutaj transkrypcja mowy oraz analiza zawartości wizualnej.

Najczęściej wykorzystywanym podejściem w kontekście wyszukiwania semantycznego jest transkrybowanie ścieżki audio do tekstu, co umożliwia późniejsze wygenerowanie embeddingów i integrację z pipeline’ami LangChain. Oprócz tego, możliwa jest analiza poszczególnych klatek (np. w odstępach czasowych) w celu wydobycia kontekstu wizualnego z obrazu.

Porównanie podejść

Podstawowy przykład transkrypcji

Poniżej znajduje się uproszczony przykład transkrypcji wideo z użyciem biblioteki whisper od OpenAI:

import whisper

model = whisper.load_model("base")
result = model.transcribe("sciezka/do/pliku_video.mp4")
print(result["text"])

Wygenerowany tekst może zostać poddany dalszemu przetwarzaniu – np. dzieleniu na fragmenty, embeddingowi i integracji z LangChainem.

Wideo oferuje również możliwość multimodalnej analizy, łącząc transkrypcję, rozpoznawanie twarzy, analizę gestów czy detekcję emocji. W kontekście LangChain takie podejścia pozwalają na pogłębioną analizę kontekstu użytkownika lub dokumentu źródłowego. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej i nauczyć się wykorzystywać te techniki w praktyce, sprawdź Kurs Tworzenie Agentów AI – automatyzacja procesów biznesowych dla AI Agent Developer.

Generowanie embeddingów dla różnych typów danych

Embeddingi to numeryczne reprezentacje danych, które umożliwiają algorytmom przetwarzania języka naturalnego i uczenia maszynowego rozumienie znaczenia kontekstowego treści. W LangChain embeddingi są kluczowym elementem procesu wyszukiwania semantycznego, ponieważ pozwalają na porównywanie nie tylko tekstów, lecz także różnorodnych danych: dokumentów PDF, obrazów i materiałów wideo.

W zależności od rodzaju danych, proces generowania embeddingów różni się zarówno pod względem technologicznym, jak i koncepcyjnym:

Najczęściej spotykanym formatem embeddingów są wektory o stałej długości, np. 512 lub 768 wartości zmiennoprzecinkowych, które reprezentują znaczenie semantyczne danego fragmentu treści. Dzięki temu LangChain może je przechowywać i porównywać w wektorowych bazach danych (np. FAISS, Chroma), umożliwiając szybkie i trafne wyszukiwanie kontekstowe.

Poniżej przedstawiono ogólny przykład generowania embeddingu dla tekstu z użyciem modelu OpenAI:

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

embedder = OpenAIEmbeddings()
text = "Podstawy uczenia maszynowego w praktyce."
embedding_vector = embedder.embed_query(text)

Podobne podejścia są stosowane dla obrazów i wideo, jednak przed wygenerowaniem embeddingów niezbędna jest transformacja danych wejściowych na reprezentacje tekstowe lub wizualne, które mogą zostać zrozumiane przez wybrane modele. O tym, jak dokładnie przebiega ten proces dla każdego typu danych, będzie mowa w dedykowanych sekcjach.

Integracja danych multimedialnych w LangChain

LangChain oferuje elastyczne mechanizmy integracji różnorodnych typów danych — od tekstowych dokumentów PDF po obrazy i materiały wideo — umożliwiając ich wykorzystanie w zaawansowanych systemach wyszukiwania kontekstowego. Dzięki modularnej architekturze frameworka, użytkownicy mogą łączyć dane multimedialne z modelami językowymi i mechanizmami wyszukiwania semantycznego w spójny i skalowalny sposób.

Integracja danych multimedialnych polega na kilku kluczowych etapach:

• Ekstrakcja treści: uzyskiwanie informacji z różnych formatów, takich jak tekst z dokumentów PDF, opisy i metadane z obrazów czy transkrypcje z materiałów wideo.
• Reprezentacja semantyczna: przekształcanie danych w postać embeddingów, które mogą być porównywane i wyszukiwane w przestrzeni wektorowej.
• Integracja z łańcuchami LangChain: łączenie danych wejściowych z odpowiednimi narzędziami, takimi jak wektorowe bazy danych, komponenty przetwarzania i silniki wyszukiwania kontekstowego.

Przykładowo, można stworzyć łańcuch, który łączy transkrypcję wideo z wektorową bazą danych i umożliwia użytkownikowi zadawanie pytań dotyczących omawianych tematów. W przypadku obrazów — po ich przetworzeniu i opisaniu — możliwe jest przeszukiwanie na podstawie semantycznego podobieństwa treści wizualnej do zapytania tekstowego.

LangChain pozwala również na definiowanie własnych komponentów integracyjnych, co daje dużą swobodę w budowaniu niestandardowych rozwiązań dostosowanych do konkretnych potrzeb. Dzięki temu można tworzyć systemy, które nie tylko analizują dane multimedialne, ale także skutecznie odpowiadają na pytania użytkowników, uwzględniając kontekst i znaczenie zawarte w różnych typach źródeł.

Zastosowania praktyczne i przykłady implementacji

Integracja różnych typów danych — takich jak PDF, obrazy i wideo — z LangChain otwiera szeroki wachlarz możliwości w zakresie tworzenia inteligentnych systemów przetwarzających informacje kontekstowo. W praktyce pozwala to na budowę aplikacji, które potrafią nie tylko „czytać” dokumenty tekstowe, ale również „rozumieć” zawartość wizualną i audiowizualną.

Oto kilka typowych scenariuszy, w których taka integracja znajduje zastosowanie:

• Asystenci wiedzy w firmach: Automatyzacja wyszukiwania informacji wewnętrznych z dokumentacji technicznej (PDF), materiałów szkoleniowych (wideo) oraz infografik (obrazy); umożliwiają szybkie odpowiadanie na pytania pracowników w oparciu o dane multimedialne.
• Systemy dla prawników i analityków: Przeszukiwanie akt spraw, skanów pism procesowych i nagrań z rozpraw w celu uzyskania kontekstowych odpowiedzi lub tworzenia streszczeń.
• Aplikacje edukacyjne: Personalizacja nauki poprzez analizę wykładów wideo, grafik edukacyjnych i notatek PDF; umożliwiają zadawanie pytań do materiałów bez konieczności ich ręcznego przeszukiwania.
• Systemy CRM i helpdesk: Automatyczne generowanie odpowiedzi na podstawie dokumentacji produktowej, instrukcji obsługi i materiałów promocyjnych w różnych formatach.
• Narzędzia dla dziennikarzy i badaczy: Ułatwienie analizy zawartości nagrań archiwalnych, dokumentów źródłowych i materiałów wizualnych w ramach jednego środowiska do pracy z danymi semantycznymi.

Wspólnym mianownikiem wszystkich tych zastosowań jest możliwość przeszukiwania danych w sposób semantyczny — a nie tylko słownikowy — co znacząco zwiększa trafność wyników i poprawia jakość interakcji z użytkownikiem. Dzięki LangChain możliwe jest zbudowanie rozwiązań, które nie tylko agregują treści z wielu źródeł, ale także rozumieją ich znaczenie i kontekst.

Trendy w wykorzystaniu AI w rekrutacji – co się zmienia? 23 września 2025

Machine learning w KNIME – jak stworzyć i wdrożyć model predykcyjny krok po kroku 21 września 2025