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RAG（检索增强生成）是一种创建基于大语言模型（LLM）应用的高效方式。它有助于生成对用户查询的准确回答。为了创建一个基于 RAG 的应用程序，我们需要执行一些操作，例如文档加载、将大文档拆分为多个小块、嵌入、嵌入索引，并将它们存储在向量数据库中。然后根据用户查询，系统从向量数据库中提取相关上下文并传递给提示词以及用户查询。然后 LLM 将用户查询和内容结合起来，生成适当的响应。这是 RAG 系统的整体流程。
文本分割器 在 LangChain 中有助于将大文档分解为较小的块。在大文档或文本中，很难根据用户查询找到相关的上下文。此外，我们无法将整个大文档传递给 LLM 模型。每个 LLM 模型能处理的 Token 是有限的，因此必须将大文本拆分为较小部分。这样我们就可以轻松地从这些小块中找到相关的上下文，并将其作为输入传递给 LLM，确保输入量低于模型的最大输入大小。因此，文本分割器的 关键使用场景 如下：
• 处理超过 LLM 模型 Token 限制的大文档，文本分割技术有助于将文档划分为较小的部分，以便模型处理。
• 在问答任务中，较小的文本块在查询、索引和检索方面更有效，而大文档则效率较低。
• 它通过在适当的点拆分段落或句子数量，帮助将上下文保留在较小的部分中。这样每个块都包含适当的知识。
• LLM 在上下文窗口大小上有 Token 数量限制。即使上下文大小是无限的，更多的输入 Token 也会导致更高的成本，而金钱不是 无限的。
LangChain 提供了许多文本分割技术来适应不同类型的数据。今天我们将探索不同的文本分割技术，例如字符文本分割器、递归字符文本分割器、Token 文本分割器、Markdown 标题文本分割器、Python 代码文本分割器、HTML 文本分割器、Spacy 文本分割器、Latex 文本分割器、递归 JSON 文本分割器。如果你有兴趣探索更多的分割技术，请访问这个 LangChain 页面。建议你在自己的系统上运行代码，深入理解这些概念。
首先，安装执行分割技术所需的库。打开命令提示符或终端并运行以下命令。
pip install langchain spacy langchain_text_splitter langchain_core
这是最基本的文本分割技术，它根据特定的字符数来划分文本。它适用于简单且统一的文本分割任务。参数 separator 表示文本将只在换行符处拆分，因为使用了 “\n” 作为分隔符。它避免在段落中间拆分。我们可以使用其他分隔符，如空格。块大小表示每个块中的最大字符数，而块重叠表示从前一个块中取多少字符到下一个块中。我们要注意，每个块应该包含有用的知识。
from langchain.text_splitter importCharacterTextSplitter
text ="你的长文档文本在这里..."
splitter =CharacterTextSplitter(
separator="\n\n",
chunk_size=10,
chunk_overlap=2
)
chunks = splitter.split_text(text)
print(chunks)它使用字符分隔符将大文档分解为较小的块。它递归地尝试使用分隔符层次结构（如段落 \n\n、句子 \n 和字符 .、,）来拆分文本。它优先进行较高级别的拆分（如段落），如果需要则向下移动层次结构。当你需要灵活且分层的方法时，可以尝试这种技术。
from langchain.text_splitter importRecursiveCharacterTextSplitter
text ="你的长文档文本在这里..."
splitter =RecursiveCharacterTextSplitter(
separators=["\n\n","\n"," ",""],
chunk_size=1000,
chunk_overlap=200,
length_function=len
)
chunks = splitter.split_text(text)
print(chunks)它根据 Token 而不是字符或单词来拆分文本。对于有 Token 限制的语言模型来说，这是必要的。它使用模型的 Token 化方法将大文档分割成块。这里我们使用了 OpenAI 的编码来对文档进行 Token 化。
from langchain.text_splitter import TokenTextSplitter
text = "你的长文档文本在这里..."
splitter = TokenTextSplitter(
encoding_name="cl100k_base",
chunk_size=100,
chunk_overlap=20
)
chunks = splitter.split_text(text)
print(chunks)这种方法用于根据标题级别（如 #、##、### 等）拆分 Markdown 文档。它使用分层方法，例如将特定标题及其子标题下的文本分开。当你想组织 Markdown 文件中的内容（如技术文档）时，可以尝试这种分割方法。
from langchain.text_splitter importMarkdownHeaderTextSplitter
markdown_text ="""
# 标题
## 部分 1
部分 1 的内容
## 部分 2
部分 2 的内容
### 子部分 2.1
子部分 2.1 的内容
"""
headers_to_split_on =[
("#","Header 1"),
("##","Header 2"),
("###","Header 3"),
]
splitter =MarkdownHeaderTextSplitter(headers_to_split_on=headers_to_split_on)
chunks = splitter.split_text(markdown_text)
print(chunks)当你想将 Python 代码分解为较小的逻辑块时，这种技术非常有用。它基于 Python 特定的分隔符（如函数、类等）来拆分代码。
from langchain.text_splitter importPythonCodeTextSplitter
python_code ="""
def function1():
print("Hello,World!")
class MyClass:
def __init__(self):
self.value = 42
def method1(self):
return self.value
"""
splitter =PythonCodeTextSplitter(
chunk_size=100,
chunk_overlap=20
)
chunks = splitter.split_text(python_code)
print(chunks)当你处理网页时，想要基于 HTML 层次结构进行分割而不破坏文档结构。你可以使用这种技术，它根据文档的结构来拆分 HTML 内容。它识别常见的 HTML 标签，如 <p>、<div>、<h1>等，并根据文档结构拆分文本。
from langchain_text_splitters importHTMLSectionSplitter
html_text ="""
<html>
<body>
<h1>主标题</h1>
<p>这是一个段落。</p>
<div>
<h2>子部分</h2>
<p>另一个段落。</p>
</div>
</body>
</html>
"""
headers_to_split_on =[("h1","Header 1"),("h2","Header 2")]
splitter =HTMLSectionSplitter(
headers_to_split_on=headers_to_split_on,
chunk_size=100,
chunk_overlap=20
)
chunks = splitter.split_text(html_text)
chunks它使用 Spacy NLP 管道来分割文本，利用 Spacy 的 Token 化和句子分割能力，基于语言规则来拆分文本。当语言细微差别（如句子边界）很重要时，可以尝试这种方法。
from langchain.text_splitter import SpacyTextSplitter
text = "你的长文档文本在这里。它可以是多种语言的。SpaCy 将处理语言的细微差别。"
splitter = SpacyTextSplitter(
chunk_size=100,
chunk_overlap=20
)
chunks = splitter.split_text(text)
chunks当你处理科学论文、数学文档或任何 LaTex 格式的文本时，可以使用这种技术，它在保留其结构的同时拆分文本。它使用 latex 特定的分隔符，如 \\documentclass{}、\\begin{}等，将文本拆分为块。
from langchain.text_splitter importLatexTextSplitter
latex_text = r"""
\documentclass{article}
\begin{document}
\section{引言}
这是引言部分。
\section{方法}
这是方法部分。
\end{document}
"""
splitter =LatexTextSplitter(
chunk_size=100,
chunk_overlap=20
)
chunks = splitter.split_text(latex_text)
chunks你可以使用它将大型或嵌套的 JSON 对象分割为较小的可管理部分。它递归地拆分 JSON，并通过遍历键和值保持层次结构的顺序。
from langchain_text_splitters importRecursiveJsonSplitter
json_data ={
"company":{
"name":"TechCorp",
"location":{
"city":"Metropolis",
"state":"NY"
},
"departments":[
{
"name":"Research",
"employees":[
{"name":"Alice","age":30,"role":"Scientist"},
{"name":"Bob","age":25,"role":"Technician"}
]
},
{
"name":"Development",
"employees":[
{"name":"Charlie","age":35,"role":"Engineer"},
{"name":"David","age":28,"role":"Developer"}
]
}
]
},
"financials":{
"year":2023,
"revenue":1000000,
"expenses":750000
}
}
splitter =RecursiveJsonSplitter(max_chunk_size=200, min_chunk_size=20)
chunks = splitter.split_text(json_data, convert_lists=True)
for chunk in chunks:
print(len(chunk))
print(chunk)我们之前讨论过递归字符文本分割技术。你也可以使用这种技术递归地分割编程语言。编程语言的结构不同于纯文本，我们可以根据特定语言的语法来拆分代码。
from langchain_text_splitters importRecursiveCharacterTextSplitter,Language
PYTHON_CODE ="""
def add(a, b):
return a + b
class Calculator:
def __init__(self):
self.result = 0
def add(self, value):
self.result += value
return self.result
def subtract(self, value):
self.result -= value
return self.result
# 调用函数
def main():
calc = Calculator()
print(calc.add(5))
print(calc.subtract(2))
if __name__ == "__main__":
main()
"""
python_splitter =RecursiveCharacterTextSplitter.from_language(
language=Language.PYTHON, chunk_size=100, chunk_overlap=0)
python_docs = python_splitter.create_documents([PYTHON_CODE])
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产品：大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务
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2024-03-31
2024-05-15
2024-08-18
2024-06-03
2024-10-11
2024-08-27
2024-08-18
2024-08-16
2024-08-04
2024-07-31
2024-07-29
2024-07-28
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