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使用Tiktoken进行文本分割：优化大语言模型的输入

引言

在处理大语言模型时，因其对输入的token数量有限制，文本分割成为一个至关重要的任务。为了确保生成的文本块不会超过模型的token限制，我们需要使用与模型相同的tokenizer来计数和分割文本。在本文中，我们将探讨如何使用Tiktoken和其他工具来实现有效的文本分割。

主要内容

1. Tiktoken介绍

Tiktoken是由OpenAI创建的一个快速BPE（Byte Pair Encoding）tokenizer，能够准确估计OpenAI模型使用的tokens数量。它通过指定字符进行分割，并借助CharacterTextSplitter与RecursiveCharacterTextSplitter等工具实现分割。

2. 分割文本的方法

CharacterTextSplitter

可以使用Tiktoken的from_tiktoken_encoder方法进行分割，但要注意，这种方法可能会生成比预期更大的块。

from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

text_splitter = CharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoder

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