Klasyfikuj dokumenty za pomocą ponad 500 etykiet

ai_classify obsługuje maksymalnie 500 etykiet w jednym wywołaniu. W przypadku większych taksonomii wstępnie przefiltruj etykiety dla każdego dokumentu przy użyciu podobieństwa embeddingów, a następnie wywołaj ai_classify dla krótkiej listy K najlepszych kandydatów. W tym samouczku pokazano, jak znaleźć optymalne K — najmniejszą liczbę kandydatów przy zachowaniu dokładności.

Zanim rozpoczniesz

• Obszar roboczy z obsługą Unity Catalog z dostępem do ai_classify (zobacz dostępność).
• Środowisko Databricks Runtime 18 lub bezserwerowe (wymagane dla programu NEAREST BY).
• Tabela Delta z dokumentami do sklasyfikowania.
• Tabela delty etykiet z kolumną klucza i opcjonalną kolumną opisu.
• Mały zbiór ewaluacyjny z etykietami referencyjnymi lub możliwość utworzenia takiego zbioru (opcja B w kroku 4).

0. Konfiguracja

Ustaw nazwy tabel, nazwy kolumn i model osadzania. Funkcja pomocnicza top_k_labels_json tworzy wyrażenie JSON przekazywane do ai_classify dla K najlepszych kandydatów każdego dokumentu.

# -- Your tables --
DOCS_TABLE = "path.to.your_docs_table"                   # table of documents to classify
DOCS_TEXT_COL = "document"                              # column with text to classify
DOCS_ID_COL = None                                      # unique ID column; set to None to auto-generate via md5

LABELS_TABLE = "path.to.your_labels_table"               # table of labels
LABELS_KEY_COL = "label"                                # column with label value
LABELS_DESC_COL = "description"                         # description column; set to None if labels have no descriptions

# -- Embedding model --
EMBEDDING_MODEL = "databricks-qwen3-embedding-0-6b"     # compact model, good default for English text

# -- K values to sweep --
K_VALUES = [10, 20, 50, 100, 200, 500]

# -- Eval set size (if you need to create one) --
EVAL_SAMPLE_SIZE = 100                                   # docs to sample for manual labeling

doc_id_expr = DOCS_ID_COL if DOCS_ID_COL else f"md5({DOCS_TEXT_COL})"
label_embed_text = (
    f"concat({LABELS_KEY_COL}, ': ', {LABELS_DESC_COL})"
    if LABELS_DESC_COL
    else LABELS_KEY_COL
)
def top_k_labels_json(prefix=""):
    """Build a JSON expression for collected labels from NEAREST BY results."""
    col_prefix = f"{prefix}." if prefix else ""
    if LABELS_DESC_COL:
        return f"to_json(map_from_entries(collect_list(struct({col_prefix}{LABELS_KEY_COL}, {col_prefix}{LABELS_DESC_COL}))))"
    else:
        return f"to_json(collect_list({col_prefix}{LABELS_KEY_COL}))"

print(f"Docs table:    {DOCS_TABLE} (text: {DOCS_TEXT_COL}, id: {doc_id_expr})")
print(f"Labels table:  {LABELS_TABLE} (key: {LABELS_KEY_COL}, desc: {LABELS_DESC_COL})")
print(f"Embed text:    {label_embed_text}")
print(f"K sweep:       {K_VALUES}")

1. Osadzanie etykiet

Uruchom to tylko raz. Uruchom ponownie tylko wtedy, gdy taksonomia ulegnie zmianie.

spark.sql(f"""
CREATE OR REPLACE TABLE label_embeddings AS
SELECT
  {LABELS_KEY_COL},
  {f'{LABELS_DESC_COL},' if LABELS_DESC_COL else ''}
  cast(
    ai_query('{EMBEDDING_MODEL}', {label_embed_text}) AS ARRAY<FLOAT>
  ) AS embedding
FROM {LABELS_TABLE}
""")

label_count = spark.sql("SELECT count(*) AS n FROM label_embeddings").first()["n"]
print(f"Embedded {label_count} labels")

2. Osadzanie dokumentów

spark.sql(f"""
CREATE OR REPLACE TABLE doc_embeddings AS
SELECT
  {doc_id_expr} AS id,
  {DOCS_TEXT_COL} AS doc_text,
  cast(
    ai_query('{EMBEDDING_MODEL}', {DOCS_TEXT_COL}) AS ARRAY<FLOAT>
  ) AS embedding
FROM {DOCS_TABLE}
""")

doc_count = spark.sql("SELECT count(*) AS n FROM doc_embeddings").first()["n"]
print(f"Embedded {doc_count} documents")

3. Pobieranie pierwszych K etykiet za pomocą NEAREST BY

NEAREST BY wykonuje bezpośrednio przybliżone złączenie najbliższych sąsiadów — bez potrzeby tworzenia pośredniej tabeli N×M. Dla każdego dokumentu zwraca on najbardziej podobne etykiety K w jednym przekazaniu.

# Preview: top-5 nearest labels for a sample of documents
preview_df = spark.sql(f"""
SELECT
  d.id,
  l.{LABELS_KEY_COL}
  {f', l.{LABELS_DESC_COL}' if LABELS_DESC_COL else ''}
FROM doc_embeddings d
INNER JOIN label_embeddings l
APPROX NEAREST 5 BY SIMILARITY vector_cosine_similarity(d.embedding, l.embedding)
LIMIT 20
""")
preview_df.display()

4. Przygotowanie zestawu oceny podstawy prawdy

Dostrajanie K wymaga małego zestawu dokumentów ze znanymi prawidłowymi etykietami. Jeśli masz istniejącą tabelę oceny, ustaw EVAL_TABLE w następnej komórce i pomiń komórkę próbkowania. Jeśli nie, druga komórka zawiera przykładowe dokumenty, które można ręcznie oznaczyć i ponownie zaimportować.

# Option A: point to your existing eval table
# Must have columns: id (matching doc_embeddings.id) and ground_truth_label
EVAL_TABLE = dbutils.widgets.get("eval_table")  # read from notebook widget

if EVAL_TABLE:
    eval_df = spark.table(EVAL_TABLE)
    print(f"Loaded {eval_df.count()} eval examples from {EVAL_TABLE}")
else:
    print("No eval table set — run the next cell to sample documents for labeling.")

# Option B: sample documents for manual labeling
if not EVAL_TABLE:
    sample_df = spark.sql(f"""
        SELECT id, doc_text
        FROM doc_embeddings
        ORDER BY rand()
        LIMIT {EVAL_SAMPLE_SIZE}
    """)
    sample_df.display()
    print(f"\nSampled {EVAL_SAMPLE_SIZE} documents.")
    print("Next steps:")
    print("  1. Export these rows (copy the table above or save to CSV)")
    print("  2. Add a 'ground_truth_label' column and fill in the correct label for each doc")
    print("  3. Re-import as a Delta table and set EVAL_TABLE above")
    print("  4. Re-run cell 4 (Option A) to load it")

5. Mierzenie Recall@K

Recall@K sprawdza, czy etykieta ground-truth pojawia się w kandydatach osadzania top-K. Jest to metryka wyłącznie do wyszukiwania — nie wywołuje ai_classify i działa natychmiast.

Jeśli czułość przy danym K jest niska, ai_classify nie można zwrócić właściwej odpowiedzi, ponieważ poprawna etykieta została wykluczona z zestawu kandydatów, zanim klasyfikacja w ogóle została uruchomiona.

assert EVAL_TABLE, "Set EVAL_TABLE in cell 4 before running K-tuning."

spark.sql(f"CREATE OR REPLACE TEMP VIEW eval_set AS SELECT * FROM {EVAL_TABLE}")

recall_results = []
for k in K_VALUES:
    row = spark.sql(f"""
        SELECT
          {k} AS k,
          count(*) AS eval_size,
          sum(CASE WHEN hit THEN 1 ELSE 0 END) AS hits,
          round(sum(CASE WHEN hit THEN 1 ELSE 0 END) / count(*), 4) AS recall_at_k
        FROM (
          SELECT
            e.id,
            array_contains(
              collect_list(l.{LABELS_KEY_COL}),
              e.ground_truth_label
            ) AS hit
          FROM eval_set e
          JOIN doc_embeddings d ON d.id = e.id
          INNER JOIN label_embeddings l
          APPROX NEAREST {k} BY SIMILARITY vector_cosine_similarity(d.embedding, l.embedding)
          GROUP BY e.id, e.ground_truth_label
        )
    """).first()
    recall_results.append(row.asDict())
    print(f"  K={k:>4d}  →  Recall@K = {row['recall_at_k']:.2%}  ({row['hits']}/{row['eval_size']})")

recall_df = spark.createDataFrame(recall_results)
recall_df.display()

6. Mierzenie kompleksowej dokładności

Dla każdego K utwórz zestaw top-K etykiet dla każdego dokumentu ewaluacyjnego, uruchom ai_classify i porównaj z danymi referencyjnymi.

Ten krok wywołuje ai_classify i kosztuje więcej niż sprawdzenie recall. Zacznij od takich wartości K, dla których czułość jest już na rozsądnym poziomie.

accuracy_results = []

for k in K_VALUES:
    # Get top-K labels per eval doc using NEAREST BY
    spark.sql(f"""
        CREATE OR REPLACE TEMP VIEW eval_top_labels AS
        SELECT
          d.id,
          {top_k_labels_json('l')} AS labels
        FROM eval_set e
        JOIN doc_embeddings d ON d.id = e.id
        INNER JOIN label_embeddings l
        APPROX NEAREST {k} BY SIMILARITY vector_cosine_similarity(d.embedding, l.embedding)
        GROUP BY d.id
    """)

    # Materialize ai_classify first (returns VARIANT, and is non-deterministic so can't go inside aggregate)
    spark.sql(f"""
        CREATE OR REPLACE TEMP VIEW eval_predictions AS
        SELECT
          e.id,
          e.ground_truth_label,
          get_json_object(cast(ai_classify(d.doc_text, t.labels, map('version', '2.0')) as string), '$.response[0]') AS predicted_label
        FROM eval_set e
        JOIN doc_embeddings d ON d.id = e.id
        JOIN eval_top_labels t ON t.id = e.id
    """)

    row = spark.sql(f"""
        SELECT
          {k} AS k,
          count(*) AS eval_size,
          sum(CASE WHEN predicted_label = ground_truth_label THEN 1 ELSE 0 END) AS correct,
          round(
            sum(CASE WHEN predicted_label = ground_truth_label THEN 1 ELSE 0 END) / count(*),
            4
          ) AS accuracy
        FROM eval_predictions
    """).first()

    accuracy_results.append(row.asDict())
    print(f"  K={k:>4d}  →  Accuracy = {row['accuracy']:.2%}  ({row['correct']}/{row['eval_size']})")

accuracy_df = spark.createDataFrame(accuracy_results)
accuracy_df.display()

7. Porównaj wyniki i wybierz K

Na poniższym wykresie przedstawiono Recall@K i kompleksową dokładność obok siebie. Wybierz najmniejszą K, gdzie dokładność przestaje się poprawiać — większa K oznacza wolniejszą klasyfikację bez przyrostu jakości.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

recall_pd = pd.DataFrame(recall_results)
accuracy_pd = pd.DataFrame(accuracy_results)
combined = recall_pd.merge(accuracy_pd, on="k", suffixes=("_recall", "_acc"))

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
ax.plot(combined["k"], combined["recall_at_k"], "o-", label="Recall@K", linewidth=2)
ax.plot(combined["k"], combined["accuracy"], "s--", label="End-to-end accuracy", linewidth=2)
ax.set_xlabel("K (candidate labels per document)")
ax.set_ylabel("Score")
ax.set_title("K-Tuning: Recall@K vs End-to-End Accuracy")
ax.set_ylim(0, 1.05)
ax.set_xticks(combined["k"])
ax.legend()
ax.grid(True, alpha=0.3)
plt.tight_layout()
plt.show()

print("\nFull results:")
print(combined[["k", "recall_at_k", "accuracy"]].to_string(index=False))

# Pick your K based on the chart above
CHOSEN_K = 50  # <-- edit this

chosen_row = combined[combined["k"] == CHOSEN_K].iloc[0]
print(f"Chosen K = {CHOSEN_K}")
print(f"  Recall@K:           {chosen_row['recall_at_k']:.2%}")
print(f"  End-to-end accuracy: {chosen_row['accuracy']:.2%}")

8. Uruchom pełną klasyfikację z wybraną K

Zastosuj wybrane K do całej tabeli w dokumencie.

spark.sql(f"""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS top_labels_per_doc AS
SELECT
  d.id,
  {top_k_labels_json('l')} AS labels
FROM doc_embeddings d
INNER JOIN label_embeddings l
APPROX NEAREST {CHOSEN_K} BY SIMILARITY vector_cosine_similarity(d.embedding, l.embedding)
GROUP BY d.id
""")

print(f"Built top-{CHOSEN_K} label sets for all documents")

result_df = spark.sql(f"""
SELECT
  c.{DOCS_TEXT_COL},
  cast(ai_classify(c.{DOCS_TEXT_COL}, t.labels, map('version', '2.0')) as string) AS classification
FROM {DOCS_TABLE} c
JOIN top_labels_per_doc t ON t.id = {doc_id_expr.replace(DOCS_TEXT_COL, f'c.{DOCS_TEXT_COL}')}
""")

result_df.display()

# Optionally save results
# result_df.write.mode("overwrite").saveAsTable("my_catalog.my_schema.classification_results")