AI知识库

53AI知识库

学习大模型的前沿技术与行业应用场景


RAG文本切分LV3:轻松定制Markdown切分
发布日期:2024-09-07 12:53:27 浏览次数: 1799 来源:哎呀AIYA



之前介绍了文本切分五个层级,本文方法是第三个层次

  • Level 1: Character Splitting - 简单的字符长度切分

  • Level 2: Recursive Character Text Splitting - 通过分隔符切分,然后递归合并

  • Level 3: Document Specific Splitting - 针对不同文档格式切分 (PDF, Python, Markdown)

  • Level 4: Semantic Splitting - 语义切分

  • Level 5: Agentic Splitting-使用代理实现自动切分

基本概念和环境

分块通常旨在将具有共同上下文的文本放在一起。考虑到这一点,我们可能希望特别尊重文档本身的结构。例如,markdown 文件按标题组织。在特定标题组中创建块是一种直观的想法。为了解决这一挑战,我们可以使用MarkdownHeaderTextSplitter。这将按指定的一组标题拆分 markdown 文件。

本文用到的安装包如下:

pip install langchain-text-splitters

切分实现

我们可以指定要拆分的标题headers_to_split_on,切分之后内容按标题分组 

markdown_document = "# Foo\n\n## Bar\n\nHi this is Jim\n\nHi this is Joe\n\n ### Boo \n\n Hi this is Lance \n\n ## Baz\n\n Hi this is Molly"
headers_to_split_on = [("#", "Header 1"),("##", "Header 2"),("###", "Header 3"),]
markdown_splitter = MarkdownHeaderTextSplitter(headers_to_split_on)md_header_splits = markdown_splitter.split_text(markdown_document)print(md_header_splits)

结果如下:

[Document(page_content='Hi this is Jim\nHi this is Joe', metadata={'Header 1': 'Foo', 'Header 2': 'Bar'}), Document(page_content='Hi this is Lance', metadata={'Header 1': 'Foo', 'Header 2': 'Bar', 'Header 3': 'Boo'}), Document(page_content='Hi this is Molly', metadata={'Header 1': 'Foo', 'Header 2': 'Baz'})]
默认情况下,MarkdownHeaderTextSplitter从输出块的内容中剥离被分割的标头。可以通过设置strip_headers = False来禁用此功能。
markdown_splitter = MarkdownHeaderTextSplitter(headers_to_split_on, strip_headers=False)md_header_splits = markdown_splitter.split_text(markdown_document)print(md_header_splits)
可以看到,标题添加到内容中了
[Document(page_content='# Foo\n## Bar\nHi this is Jim\nHi this is Joe', metadata={'Header 1': 'Foo', 'Header 2': 'Bar'}), Document(page_content='### Boo\nHi this is Lance', metadata={'Header 1': 'Foo', 'Header 2': 'Bar', 'Header 3': 'Boo'}), Document(page_content='## Baz\nHi this is Molly', metadata={'Header 1': 'Foo', 'Header 2': 'Baz'})]

如何将 Markdown 行返回为单独的文档

默认情况下,MarkdownHeaderTextSplitter根据headers_to_split_on中指定的标题聚合行。我们可以通过指定return_each_line来禁用此功能,使得一行就是一条内容:

markdown_splitter = MarkdownHeaderTextSplitter(headers_to_split_on,return_each_line=True,)md_header_splits = markdown_splitter.split_text(markdown_document)print(md_header_splits)

[Document(page_content='Hi this is Jim', metadata={'Header 1': 'Foo', 'Header 2': 'Bar'}), Document(page_content='Hi this is Joe', metadata={'Header 1': 'Foo', 'Header 2': 'Bar'}), Document(page_content='Hi this is Lance', metadata={'Header 1': 'Foo', 'Header 2': 'Bar', 'Header 3': 'Boo'}), Document(page_content='Hi this is Molly', metadata={'Header 1': 'Foo', 'Header 2': 'Baz'})]

如何限制块大小:

然后,我们可以在每个 markdown 组中应用任何我们想要的文本分割器,例如RecursiveCharacterTextSplitter,它允许进一步控制块大小。

markdown_document = "# Intro \n\n## History \n\n Markdown[9] is a lightweight markup language for creating formatted text using a plain-text editor. John Gruber created Markdown in 2004 as a markup language that is appealing to human readers in its source code form.[9] \n\n Markdown is widely used in blogging, instant messaging, online forums, collaborative software, documentation pages, and readme files. \n\n ## Rise and divergence \n\n As Markdown popularity grew rapidly, many Markdown implementations appeared, driven mostly by the need for \n\n additional features such as tables, footnotes, definition lists,[note 1] and Markdown inside HTML blocks. \n\n #### Standardization \n\n From 2012, a group of people, including Jeff Atwood and John MacFarlane, launched what Atwood characterised as a standardisation effort. \n\n ## Implementations \n\n Implementations of Markdown are available for over a dozen programming languages."
headers_to_split_on = [("#", "Header 1"),("##", "Header 2"),]
# MD splitsmarkdown_splitter = MarkdownHeaderTextSplitter(headers_to_split_on=headers_to_split_on, strip_headers=False)md_header_splits = markdown_splitter.split_text(markdown_document)
# Char-level splitsfrom langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
chunk_size = 250chunk_overlap = 30text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=chunk_size, chunk_overlap=chunk_overlap)
# Splitsplits = text_splitter.split_documents(md_header_splits)splits

颠覆传统OCR轻松搞定复杂PDF的工具


53AI,企业落地应用大模型首选服务商

产品:大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务

承诺:先做场景POC验证,看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业

联系我们

售前咨询
186 6662 7370
预约演示
185 8882 0121

微信扫码

与创始人交个朋友

回到顶部

 
扫码咨询