Text Splitters

• 文本分隔

检索的关键部分时仅获取文档的相关部分，主要任务之一是将大文档分割为更小的块。

最简单的例子是，将长文档分割成更小的块，以适合模型的上下文窗口。

LangChain 有许多内置的文档转换器，可以轻松地拆分、组合、过滤和以其他方式操作文档。

理想情况下，希望将语义相关的文本片段保留在一起。“语义相关”的含义可能取决于文本的类型。下面展示了实现此目的的几种方法。

在较高层面上，文本分割器的工作原理如下：

1. 将文本分成小的、具有语义意义的块（通常是句子）
2. 开始将这些小块组合成一个更大的块，直到达到一定的大小（通过某些函数测量）。
3. 一旦达到该大小，请将该块设为自己的文本片段，然后开始创建具有一些重叠的新文本块（以保持块之间的上下文）。

这意味着可以沿着两个不同的轴自定义文本拆分器：

1. 如何分割文本
2. 如何测量块大小

Types of Text Splitters

LangChain 提供了多种不同类型的文本分割器。这些都位于 langchain-text-splitters 包中。下表列出了所有这些以及一些特征：

• Name：文本分割器的名称
• Splits On：该文本分割器如何分割文本
• Adds Metadata：该文本拆分器是否添加有关每个块来自何处的元数据
• Description：分割器的描述，包括有关何时使用它的建议

Name	Splits On	Adds Metadata	Description
Recursive	用户定义的字符列表		递归地分割文本，递归地分割文本的目的是尝试使相关的文本片段彼此相邻。(推荐)
HTML	HTML 特定字符	√	根据 HTML 特定字符分割文本，值得注意的是，添加了有关该块来自何处的相关信息（基于 HTML）
Markdown	Markdown 特定字符	√	根据 Markdown 特定字符分割文本，值得注意的是，这添加了有关该块来自何处的相关信息（基于 Markdown）
Code	code(Python、JS)特定字符		根据特定于编码语言的字符分割文本，有 15 种不同的语言可供选择。
Token	Tokens		根据token分隔文本，有几种不同的方法衡量tokens
Character	用户定义的字符		根据用户定义的字符拆分文本，比较简单的方法之一。
[Experimental] Semantic Chunker	句子		首先对句子进行分割。然后，如果它们在语义上足够相似，则将它们相邻地组合起来。

HTMLHeaderTextSplitter

概念上类似于 MarkdownHeaderTextSplitter、HTMLHeaderTextSplitter是一个“结构感知”分块器，它在元素级别拆分文本，并为每个与任何给定块“相关”的标题添加元数据。它可以逐个元素返回块或将具有相同元数据的元素组合起来，目标是 (a) 保持相关文本在语义上（或多或少）分组；(b)保留文档结构中编码的上下文丰富的信息。它可以与其他文本分割器一起使用，作为分块管道的一部分。

使用示例：

1. 使用 HTML 字符串
2. 通过管道传输到另一个拆分器，并从 Web URL 加载 html

局限性：

一个 HTML 文档与另一个 HTML 文档之间可能存在相当多的结构变化，虽然 HTMLHeaderTextSplitter 会尝试将所有“相关”标头附加到任何给定块，但有时可能会丢失某些标头。

Split by character

最简单的方法，这基于字符（默认为“”）进行分割，并通过字符数来测量块长度。

1. 通过单个字符进行文本分割
2. 按字符数测量块大小

Split code

CodeTextSplitter 允许您使用支持的多种语言拆分代码。

Recursiverly split JSON

• 递归拆分JSON

JSON分割器首先遍历JSON数据深度并构建更小的JSON块。

它尝试保持嵌套的 json 对象完整，但如果需要将块保留在 min_chunk_size 和 max_chunk_size 之间，则会将它们分割。

如果该值不是嵌套的 json，而是一个非常大的字符串，则该字符串将不会被拆分。

如果需要对块大小进行硬性限制，请考虑在这些块上使用递归文本拆分器。

有一个可选的预处理步骤来分割列表，首先将它们转换为 json (dict)，然后这样分割它们。

1. 按json值对文本进行分割
2. 按字符数测量块大小

Recursiverly split by character

• 按字符递归分割

对于一般文本，推荐使用此文本分割器。它由字符列表参数化，它尝试按顺序分割它们，直到块足够小。

默认列表为 [“\n\n”, “\n”, " ", “”]。

这样做的效果是尝试将所有段落（然后是句子，然后是单词）尽可能长时间地放在一起，因为这些通常看起来是语义相关性最强的文本片段。

1. 按字符列表进行文本分割
2. 按字符数测量块大小

Semantic Chunking

• 语义分块：根据语义相似性分割文本。

在较高层次上，它会分成句子，然后分成 3 个句子为一组，然后合并嵌入空间中相似的句子。