Tworzenie własnych embeddingów i klasyfikatorów w LangChain – na co zwrócić uwagę?

Wprowadzenie do LangChain i jego możliwości

LangChain to nowoczesny framework zaprojektowany z myślą o budowaniu aplikacji opartych na dużych modelach językowych (LLM). Dzięki modularnej strukturze i bogatemu zestawowi narzędzi, LangChain umożliwia tworzenie złożonych systemów, które nie tylko korzystają z gotowych modeli, ale także pozwalają na ich dostosowanie do konkretnych przypadków użycia.

Jedną z głównych zalet LangChain jest łatwość integrowania różnych komponentów – od przetwarzania języka naturalnego, przez pamięć kontekstową, po zewnętrzne źródła danych i interfejsy użytkownika. Framework ten sprawdza się zarówno w prostych chatbotach, jak i w bardziej zaawansowanych systemach analitycznych, agentach oraz aplikacjach typu question answering czy systemach rekomendacyjnych.

LangChain wspiera różne modele językowe i pozwala na korzystanie z wielu dostawców (np. OpenAI, Hugging Face, Cohere), a także umożliwia implementację własnych rozwiązań. Kluczowymi elementami systemu, które pozwalają na dalsze doskonalenie aplikacji, są embeddingi oraz klasyfikatory – dwie technologie, które można dostosować do konkretnych potrzeb użytkownika i które odgrywają istotną rolę w personalizacji i skuteczności systemu.

Dzięki modularności LangChain, programiści mają możliwość budowania aplikacji warstwowo, definiując dokładnie, jak dane są reprezentowane, analizowane i interpretowane. Niezależnie od tego, czy chodzi o klasyfikację tekstu, wyszukiwanie semantyczne, czy rozumienie intencji użytkownika – LangChain zapewnia elastyczne fundamenty do wdrażania takich rozwiązań.

W kolejnych krokach użytkownicy mogą rozbudowywać swój system o własne komponenty, takie jak niestandardowe embeddery czy samodzielnie trenowane klasyfikatory, co pozwala tworzyć produkty w pełni dostosowane do wymagań domenowych i biznesowych.

Czym są embeddingi i klasyfikatory w kontekście LangChain

W ekosystemie LangChain, embeddingi i klasyfikatory odgrywają kluczową rolę w przekształcaniu nieustrukturyzowanego tekstu w użyteczne reprezentacje wykorzystywane przez modele językowe. Choć oba te komponenty są ściśle powiązane z przetwarzaniem języka naturalnego (NLP), pełnią różne funkcje i służą odmiennym celom analitycznym oraz operacyjnym.

Embeddingi to technika reprezentowania tekstu (np. słów, zdań lub dokumentów) w postaci wektorów liczbowych, które zachowują semantyczne relacje pomiędzy jednostkami językowymi. Dzięki nim możliwe jest np. porównywanie podobieństwa między dokumentami, grupowanie treści czy przeszukiwanie baz wiedzy. W LangChain embeddingi są wykorzystywane do zadań takich jak semantyczne wyszukiwanie, filtrowanie kontekstu czy budowa pamięci konwersacyjnej.

Klasyfikatory, z kolei, służą do przypisywania fragmentom tekstu określonych kategorii lub etykiet. Ich zadaniem jest identyfikacja intencji użytkownika, rozpoznawanie tematów lub wykrywanie tonów emocjonalnych. W LangChain klasyfikatory można wykorzystać np. do rozgałęziania logiki przepływu konwersacji, selekcji źródeł wiedzy czy podejmowania decyzji o kolejnych krokach w łańcuchu zadań.

W praktyce oba mechanizmy – embeddingi i klasyfikatory – mogą współdziałać w ramach jednej aplikacji LangChain, tworząc spójny system analizy i interpretacji danych tekstowych. Embedding może posłużyć do wstępnego przyporządkowania kontekstu, a klasyfikator do dalszej interpretacji znaczenia wypowiedzi.

Rozróżnienie między embeddingiem a klasyfikatorem sprowadza się więc głównie do celu ich wykorzystania: embeddingi odpowiadają za semantyczne reprezentacje, a klasyfikatory za przypisanie etykiet semantycznych do danych wejściowych.

Tworzenie własnych embeddingów – metody i narzędzia

Embeddingi to kluczowe komponenty w systemach opartych na przetwarzaniu języka naturalnego, takich jak LangChain. Umożliwiają one przekształcanie tekstu w wektory liczbowe, które można analizować, porównywać i przetwarzać w kontekście zadań takich jak wyszukiwanie semantyczne, klastrowanie czy klasyfikacja. W LangChain istnieje możliwość korzystania zarówno z gotowych modeli embeddingów, jak i wdrażania własnych, dostosowanych do konkretnego kontekstu aplikacji.

Tworząc własne embeddingi, warto zwrócić uwagę na kilka aspektów: wybór architektury modelu, dostępne frameworki oraz sposób integracji z LangChain. Poniższa tabela prezentuje najpopularniejsze metody i narzędzia, które można wykorzystać:

W LangChain, aby korzystać z własnego modelu embeddingującego, należy zaimplementować klasę dziedziczącą z interfejsu BaseEmbedder. Dzięki temu możliwe jest dostosowanie całościowego przepływu pracy do konkretnych wymagań lub danych domenowych.

from langchain.embeddings.base import Embeddings

class CustomEmbedder(Embeddings):
    def embed_documents(self, texts: List[str]) -> List[List[float]]:
        # logika embeddingu dla wielu dokumentów
        return [embed(text) for text in texts]

    def embed_query(self, text: str) -> List[float]:
        # logika embeddingu dla pojedynczego zapytania
        return embed(text)

Wybór odpowiedniej strategii zależy od charakterystyki danych oraz wymagań projektu. Warto także pamiętać o możliwościach optymalizacji i ponownego użycia modeli, szczególnie przy pracy z dużymi zbiorami tekstów i ograniczonymi zasobami obliczeniowymi. Osoby zainteresowane pogłębieniem wiedzy mogą skorzystać z Kursu Sztuczna Inteligencja (AI) z Large Language Models, który kompleksowo omawia tematykę wykorzystania zaawansowanych modeli językowych.

Trenowanie i dostosowywanie klasyfikatorów

W kontekście LangChain klasyfikatory pełnią istotną rolę w podejmowaniu decyzji na podstawie przetworzonych danych tekstowych. Dzięki nim możliwe jest np. przypisywanie kategorii do zapytań użytkownika, wykrywanie intencji czy filtrowanie informacji. W zależności od zastosowania, klasyfikator może być prostym modelem opartym na regułach lub zaawansowaną siecią neuronową. LangChain umożliwia integrację z wieloma podejściami, zarówno wbudowanymi, jak i zewnętrznymi.

Podstawowe podejścia do trenowania klasyfikatorów można podzielić na dwie główne kategorie:

• Tradycyjne klasyfikatory ML – np. Logistic Regression, SVM, Random Forest. Są szybkie w uczeniu i łatwe do interpretacji, ale wymagają ręcznego przygotowania cech (feature engineering).
• Modele oparte na embeddingach i sieciach neuronowych – np. fine-tuning BERT lub wykorzystanie embeddingów z modelu OpenAI do nauki klasyfikacji. Są bardziej uniwersalne i skuteczne przy pracy z językiem naturalnym.

Poniższa tabela przedstawia porównanie tych podejść:

W LangChain klasyfikatory można trenować samodzielnie lub integrować już wytrenowane modele. Poniższy przykład ilustruje prostą integrację klasyfikatora opartego na embeddingach z modelem OpenAI:

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.pipeline import make_pipeline

# Przykładowe dane treningowe
documents = ["Kup bilet do kina", "Zarezerwuj stolik w restauracji", "Pogoda na jutro"]
labels = ["rozrywka", "jedzenie", "pogoda"]

# Tworzymy embeddingi
embedder = OpenAIEmbeddings()
X = embedder.embed_documents(documents)

# Trenujemy klasyfikator
classifier = LogisticRegression()
classifier.fit(X, labels)

Tak wytrenowany model można następnie wykorzystać w przepływie pracy LangChain do automatycznego klasyfikowania zapytań użytkownika. Dobór metody trenowania zależy od dostępnych danych, wymagań projektu oraz oczekiwanej precyzji.

Integracja własnych modeli z przepływem pracy w LangChain

LangChain to framework zaprojektowany z myślą o elastycznym łączeniu komponentów wchodzących w skład rozwiązań opartych o modele językowe. Jedną z jego kluczowych cech jest możliwość łatwego integrowania własnych komponentów, takich jak embeddingi i klasyfikatory, z istniejącym przepływem pracy (ang. workflow). Dzięki modularnej architekturze, możliwe jest zastąpienie domyślnych rozwiązań własnymi modelami, bez konieczności przebudowy całej aplikacji.

Integracja polega najczęściej na utworzeniu własnych klas dziedziczących po interfejsach dostarczanych przez LangChain, takich jak Embeddings czy BaseClassifier. Umożliwia to stosowanie niestandardowych algorytmów uczenia maszynowego w przepływach takich jak wyszukiwanie semantyczne, klasyfikacja zapytań, czy routing promptów.

Typowe punkty integracji

• Embeddings: zamiana domyślnych modeli (np. OpenAI, HuggingFace) na własne, np. modele trenowane lokalnie lub używające innego API.
• Klasyfikatory: wprowadzenie własnej logiki decyzyjnej, np. do wyboru odpowiedniego podmodelu lub źródła wiedzy.
• Routery i narzędzia: wykorzystanie wyników klasyfikatora do dynamicznego kierowania zapytań w zależności od ich typu lub treści.

Przykład: własny embedding w LangChain

from langchain.embeddings.base import Embeddings
import numpy as np

class MyCustomEmbedding(Embeddings):
    def embed_documents(self, texts):
        return [self._embed(text) for text in texts]

    def embed_query(self, text):
        return self._embed(text)

    def _embed(self, text):
        # Przykładowa, uproszczona transformacja tekstu do wektora
        return np.random.rand(768).tolist()

Taki komponent może być następnie użyty w pipeline'ach takich jak RetrievalQA lub VectorStore, zapewniając pełną kontrolę nad transformacją tekstu.

Porównanie: standardowe vs. własne modele

Wprowadzenie własnych modeli do LangChain pozwala na lepsze dopasowanie do specyfiki domenowej, zwiększenie prywatności danych, a także optymalizację kosztową. Kluczem jest jednak poprawna integracja z istniejącymi komponentami frameworka, tak by nie zakłócić logiki działania całej aplikacji. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o praktycznym zastosowaniu LangChain i technikach Retrieval-Augmented Generation, sprawdź Kurs RAG w praktyce – nowoczesne techniki wydobywania i generowania danych.

Testowanie i ocena skuteczności embeddingów i klasyfikatorów

Po stworzeniu własnych embeddingów i klasyfikatorów w LangChain kluczowym etapem jest ich dokładne przetestowanie i ocena skuteczności. Zarówno embeddingi, jak i klasyfikatory pełnią inne funkcje, dlatego ich testowanie opiera się na odmiennych metrykach oraz technikach walidacji.

Różnice w testowaniu embeddingów i klasyfikatorów

Przykładowe metody testowania

• Embeddingi: można testować poprzez symulację wyszukiwania semantycznego. Np. obliczanie podobieństwa kosinusowego między zapytaniem a dokumentami w korpusie.
• Klasyfikatory: warto wykorzystać klasyczne podejście walidacji krzyżowej oraz analizę macierzy pomyłek (confusion matrix).

Przykład kodu – ocena embeddingów na podstawie podobieństwa kosinusowego

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np

# Przykładowe embeddingi
query_vec = np.array([[0.2, 0.8, 0.1]])
doc_vecs = np.array([
    [0.1, 0.9, 0.0],
    [0.8, 0.1, 0.1],
    [0.2, 0.7, 0.2]
])

# Obliczanie podobieństw
similarities = cosine_similarity(query_vec, doc_vecs)

# Wyniki
print("Podobieństwa kosinusowe:", similarities)

Znaczenie danych testowych

Dobrze przygotowany zbiór testowy to podstawa rzetelnej oceny. W przypadku embeddingów ważne jest, aby dane zawierały reprezentatywne pary tekstów, a dla klasyfikatorów – zbalansowane klasy i wystarczająco dużo przykładów.

Rekomendacje dotyczące oceny

• Używaj kilku metryk jednocześnie – jedna metryka nie odda pełnego obrazu.
• Porównuj z wynikami bazowymi (baseline), np. embeddingami OpenAI lub klasycznymi modelami ML.
• Weryfikuj wyniki również jakościowo: np. przeglądając najbliższe sąsiadujące dokumenty dla danego zapytania.

Testowanie to nie tylko etap końcowy – to proces iteracyjny, który pomaga lepiej dostroić zarówno embeddingi, jak i klasyfikatory oraz zidentyfikować słabe punkty modelu.

Przykłady zastosowań i najlepsze praktyki

Tworzenie własnych embeddingów i klasyfikatorów w LangChain otwiera szereg możliwości dla projektów, które wymagają bardziej spersonalizowanego podejścia niż to, co oferują gotowe modele. Poniżej przedstawiamy kilka typowych scenariuszy wykorzystania oraz sprawdzone praktyki, które pomagają osiągnąć wysoką jakość i efektywność wbudowanych rozwiązań.

• Wyszukiwanie semantyczne w dokumentach firmowych: Zamiast korzystać z ogólnych embeddingów, wiele firm tworzy własne reprezentacje tekstów wewnętrznych, aby zwiększyć trafność wyników wyszukiwania. Pozwala to na lepsze odwzorowanie specyfiki języka branżowego czy żargonu używanego w organizacji.
• Klasyfikacja zgłoszeń klientów: Dzięki własnym klasyfikatorom możliwe jest automatyczne przypisywanie zgłoszeń do odpowiednich działów lub kategorii tematycznych. W połączeniu z embeddingami dostosowanymi do tonu i stylu komunikacji klientów, systemy mogą działać znacznie precyzyjniej niż ogólne modele NLP.
• Filtrowanie i moderacja treści: W aplikacjach generujących lub agregujących treści (np. fora, platformy społecznościowe) indywidualnie trenowane klasyfikatory mogą skutecznie identyfikować materiały niezgodne z polityką firmy, nawet jeśli są one subtelnie sformułowane lub zawierają charakterystyczne dla danego środowiska odniesienia kulturowe.
• Personalizacja rekomendacji: Embeddingi opisujące preferencje użytkowników, tworzone na podstawie interakcji z treściami, pozwalają budować bardziej dopasowane modele rekomendacyjne. Własne klasyfikatory mogą dodatkowo wspierać proces selekcji treści pod kątem aktualnych potrzeb użytkownika.

W kontekście tych zastosowań warto pamiętać o kilku najlepszych praktykach:

• Zrozumienie domeny: Zbieranie danych specyficznych dla danego kontekstu i ich prawidłowa anotacja stanowią fundament skutecznego treningu modeli.
• Regularna walidacja wyników: Należy okresowo testować działanie embeddingów i klasyfikatorów na rzeczywistych przypadkach, aby wykrywać ewentualne odchylenia i błędy.
• Utrzymanie spójności typów danych wejściowych: Modele powinny być trenowane i wykorzystywane na danych w podobnym formacie i strukturze, co zapobiega spadkowi skuteczności.
• Modularność rozwiązań: Korzystanie z architektury LangChain do oddzielenia logiki generowania embeddingów, klasyfikacji i dalszych działań pozwala na łatwiejszą konserwację i skalowanie projektu.

Łącząc powyższe podejścia z elastycznością LangChain, programiści mogą budować systemy NLP dostosowane do unikalnych potrzeb organizacji, zwiększając ich użyteczność i precyzję działania.

Podsumowanie i dalsze kroki

LangChain to elastyczna i potężna platforma, która umożliwia tworzenie zaawansowanych aplikacji opartych na dużych modelach językowych (LLM), integrując różne komponenty przetwarzania języka naturalnego w spójny przepływ pracy. Dzięki otwartej architekturze i modularności, programiści mogą swobodnie definiować własne reprezentacje danych tekstowych (embeddingi) oraz klasyfikatory, dostosowane do konkretnych zastosowań biznesowych lub badawczych.

Embeddingi odgrywają kluczową rolę w kontekście semantycznego rozumienia tekstu – przekształcają dane tekstowe w wektory liczbowe, które można porównywać, grupować lub poddawać dalszym analizom. Z kolei klasyfikatory pozwalają wyciągać konkretne wnioski z tych reprezentacji, np. kategoryzować dokumenty, identyfikować intencje użytkownika czy wykrywać anomalie.

Tworzenie własnych modeli w LangChain niesie za sobą szereg korzyści: lepsze dopasowanie do specyfiki domeny, kontrolę nad jakością przetwarzania oraz możliwość optymalizacji pod kątem wydajności i kosztów. Kluczowe jest jednak świadome podejście do projektowania – od wyboru algorytmów embeddingów, przez trening klasyfikatorów, aż po ich integrację i testowanie w realnym środowisku aplikacyjnym.

W dalszej pracy warto skupić się na zrozumieniu, które komponenty należy dostosować, jakie dane są wymagane do treningu oraz jak oceniać efektywność własnych rozwiązań. Dzięki temu możliwe będzie budowanie bardziej inteligentnych i kontekstowo świadomych systemów opartych na LangChain.

Data Merge w architekturze danych – co to jest i kiedy warto go stosować? 24 września 2025

Rodzaje bibliotek w Pythonie – od analizy danych po tworzenie aplikacji webowych 22 września 2025