LangChain多类型文本分割

示例代码

注：将ppt后缀名改为zip后解压

python版本：3.12.4

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在处理文本数据时，文本分割是一个重要的步骤，尤其是在处理长文本或将文本数据输入到机器学习模型中时。LangChain 是一个用于构建大型语言模型应用程序的库，它提供了多种工具和策略来处理文本分割。下面是一些在LangChain中实现文本分割的常见方法：

如何递归分割文本

递归分割(recursively)，这个文本分割器是用于通用文本的推荐工具。它接受一个字符列表作为参数。它会按顺序尝试在这些字符上进行分割，直到块足够小。默认的字符列表是 ["\n\n", "\n", " ", ""]。这样做的效果是尽可能保持所有段落（然后是句子，再然后是单词）在一起，因为这些通常看起来是语义上相关的文本块。

1. 文本如何分割：根据字符列表。
2. 块大小如何衡量：根据字符数量。

下面我们展示一个使用示例。

要直接获取字符串内容，请使用 .split_text。

要创建 LangChain Document 对象（例如，用于下游任务），请使用 .create_documents。

%pip install -qU langchain-text-splitters

#示例：recursively_split.py
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

# 加载示例文档
with open("../../resource/knowledge.txt", encoding="utf-8") as f:
    state_of_the_union = f.read()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    # 设置一个非常小的块大小，只是为了展示。
    chunk_size=100,
    chunk_overlap=20,
    length_function=len,
    is_separator_regex=False,
)
texts = text_splitter.create_documents([state_of_the_union])
print(texts[0])
print(texts[1])

page_content='I am honored to be with you today at your commencement from one of the finest universities in the'
page_content='universities in the world. I never graduated from college. Truth be told, this is the closest I've'

text_splitter.split_text(knowledge)[:2]

['\ufeffI am honored to be with you today at your commencement from one of the finest universities in the', "universities in the world. I never graduated from college. Truth be told, this is the closest I've"]

让我们来看看上述 RecursiveCharacterTextSplitter 的参数设置：

• chunk_size：块的最大大小，大小由 length_function 决定。
• chunk_overlap：块之间的目标重叠。重叠的块有助于在上下文分割时减少信息丢失。
• length_function：确定块大小的函数。
• is_separator_regex：分隔符列表（默认为 ["\n\n", "\n", " ", ""]）是否应被解释为正则表达式。

从没有词边界的语言中分割文本

一些书写系统没有词边界，例如中文、日文和泰文。使用默认分隔符列表 ["\n\n", "\n", " ", ""] 分割文本可能会导致单词被分割在不同块之间。为了保持单词在一起，您可以覆盖分隔符列表，包括额外的标点符号：

• 添加 ASCII 句号 "."，Unicode 全角 句号 "．"（用于中文文本），以及表意句号 "。"（用于日文和中文）
• 添加零宽空格 用于泰文、缅甸文、高棉文和日文。
• 添加 ASCII 逗号 ","，Unicode 全角逗号 "，"，以及 Unicode 表意逗号 "、"