3.使用langchain_text_splitters中的CharacterTextSplitter进行拆分: from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter text_splitter = CharacterTextSplitter( separator=",", chunk_size=45, chunk_overlap=10, length_function=len, is_separator_regex=False, ) texts = text_splitter.create_documents([...
python_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter.from_language( language=Language.PYTHON, chunk_size=50, chunk_overlap=0 ) python_docs = python_splitter.create_documents(["你的Python代码"]) JavaScript (JS) 示例 pythonCopy code js_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter.from_language( language=Langua...
2.使用CharacterTextSplitter和RecursiveCharacterTextSplitter拆分 让我们从定义一些示例开始,以了解这些分离器的工作原理: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 chunk_size=26chunk_overlap=4r_splitter=RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=chunk_size,chunk_overlap=chunk_overlap)c_splitter=C...
CharacterTextSplitter:类似于RecursiveCharacterTextSplitter,但能够指定自定义分隔符以实现更具体的划分。默认情况下,它尝试在如“\n\n”、“\n”和空格等字符上进行分割。 RecursiveTextSplitter:与前两种类型不同,RecursiveTextSplitter基于单词或令牌而不是字符来划分文本。这种方法提供了更多的语义视角,使其成为内容分...
create_documents([PYTHON_CODE]) print(python_docs) JavaScript Code Splitter 编写代码 JS_CODE = """ function helloWorld() { console.log("Hello, World!"); } // Call the function helloWorld(); """ js_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter.from_language( language=Language.JS, chunk_size=...
# 导入分割文本的工具，并把上面给出的解释分成文档块from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplittertext_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size = 100, chunk_overlap = 0,)texts = text_splitter.create_documents([explanation])分割文本需要两个参数：每个块有多大（chun...
该类继承了Langchain的RecursiveCharacterTextSplitter,因此该类也拥有split_text方法和split_documents方法,分别对应对文本分割和文档对象分割。 以分割文本为例,我们对Python的一段介绍进行递归字符分割,该段内容包含句号,逗号,顿号等分割符 Python由荷兰国家数学与计算机科学研究中心的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计,作...
text_splitter=RecursiveCharacterTextSplitter(# 设置一个非常小的文字块大小 chunk_size=100,chunk_overlap=20,length_function=len,)pages=loader.load_and_split(text_splitter=text_splitter)len(pages)pages[94]## 文本的词嵌入 Word Embedding # 首先先加载环境变量%load_ext dotenv%dotenv ...
● 文本拆分:代码使用 CharacterTextSplitter 初始化 text_splitter。它将 PDF 文件中的文本内容分解为更小的块,每个块的最大大小为 1000 个字符。此步骤有助于有效地管理和处理大型文档。 ● 嵌入和文档搜索:拆分文本后,代码使用 OpenAIEmbeddings 创建嵌入,这是文本的数字表示形式。然后,它使用 FAISS 构建了一个...
e.将PyPDFLoader的输出连接到CharacterTextSplitter的输入。 f.将CharacterTextSplitter和OpenAIEmbeddings的输出连接到FAISS的输入。 g.将FAISS的输出连接到VectorStoreInfo的输入。 h.将VectorStoreInfo和OpenAI的输出连接到VectorStoreAgent的输入。 现在应该看到一个图表,显示组件是如何链接在一起的。