自然语言处理从入门到应用——LangChain：索引（Indexes）-[文本分割器（Text Splitters）]

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当我们需要处理长文本时，有必要将文本分割成块。虽然这听起来很简单，但这里存在很多潜在的复杂性。理想情况下，我们希望将语义相关的文本块保持在一起，但什么是"语义相关"可能取决于文本的类型。本文就展示了几种实现这一目标的方法。

在高层次上，文本分割器的工作原理如下：

1. 将文本分割成小的、语义有意义的块（通常是句子）。
2. 开始将这些小块组合成较大的块，直到达到一定的大小（由某个函数衡量）。
3. 一旦达到该大小，将该块作为自己的文本片段，然后开始创建一个具有一定重叠的新文本块（以保持块之间的上下文）。

这意味着有两个不同的方向可以定制文本分割器：

• 文本如何被分割
• 块的大小如何衡量

默认推荐的文本分割器是RecursiveCharacterTextSplitter。该文本分割器接受一个字符列表作为参数。它尝试根据第一个字符进行分块，但如果有任何分块过大，它将继续尝试下一个字符，依此类推。默认情况下，它尝试进行分割的字符是\n\n、\n等。除了控制分割的字符之外，我们还可以控制其他一些内容：

• length_function：如何计算分块的长度。默认只计算字符数，但通常在这里传递一个标记计数器。
• chunk_size：分块的最大大小（由长度函数测量）。
• chunk_overlap：分块之间的最大重叠量。保持一些重叠可以保持分块之间的连续性（例如使用滑动窗口）。
• add_start_index：是否在元数据中包含每个分块在原始文档中的起始位置。

# This is a long document we can split up.
with open('../../state_of_the_union.txt') as f:
    state_of_the_union = f.read()
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    # Set a really small chunk size, just to show.
    chunk_size = 100,
    chunk_overlap  = 20,
    length_function = len,
    add_start_index = True,
)
texts = text_splitter.create_documents([state_of_the_union])
print(texts[0])
print(texts[1])

输出：

page_content='Madam Speaker, Madam Vice President, our First Lady and Second Gentleman. Members of Congress and' metadata={'start_index': 0} page_content='of Congress and the Cabinet. Justices of the Supreme Court. My fellow Americans.' metadata={'start_index': 82}

我们还可以使用文本分割器分割下列类型的文件：

• Character
• HTML
• Latex
• Markdown
• NLTK
• Python
• Recursive Character
• spaCy
• tiktoken（OpenAI）

参考文献：
[1] LangChain官方网站：https://www.langchain.com/
[2] LangChain ️ 中文网，跟着LangChain一起学LLM/GPT开发：https://www.langchain.com.cn/
[3] LangChain中文网 - LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架：http://www.cnlangchain.com/