在LangChain中,所有的文本分割器都遵循同一个原理,就是根据「块大小(chunk_size)」和「两个块之间的重叠大小(chunk_overlap)」进行分割。 chunk_size指的是每个块包含的字符或Token(如单词、句子等)的数量。 chunk_overlap指的是两个块之间共享的字符或Token的数量。chunk_overlap可以帮助保持上下文的连贯性,避免因...
进行向量化的第一步是对大段文本进行切分,LangChain 提供了 RecursiveCharacterTextSplitter 工具,其中需要两个参数:每个块有多大(chunksize)和每个块有多少重叠(chunkoverlap)。 from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=400, chunk_ov...
chunk_size:预先指定的块大小,最终分割的块都应该逼近这个大小,chunk_size会作为预切分之后每个块合并还是再拆分的依据 暂存集合:程序会创建一个暂存集合,它按照顺序的将不超过的chunk_size的块暂存在其中,直到循环到某个超过chunk_size的块,程序以这个为信号开始一次批处理,该批处理包含暂存集合合并和大块拆解两个动作...
separator="\n", chunk_size=1000, chunk_overlap=150, length_function=len) docs = text_splitter.split_documents(pages)print("Pages in the original document: ",len(pages))print("Length of chunks after splitting pages: ",len(docs))# Pages in the original document: 22# Length of chunks afte...
chunk_size = 1000, chunk_overlap = 200, length_function = len, ) texts = text_splitter.split_text(raw_text) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 在实际情况中,当用户发起查询时,将在向量存储中进行搜索,并检索出最合适的索引,然后将其传递给 LL...
2.chunk_size:此参数设置块的最大大小。大小根据length_function参数进行测量。 3.chunk_overlap:此参数设置块之间的最大重叠。重叠的块意味着文本的某些部分将包含在多个块中。例如,在某些情况下,这可以有助于在块之间保持上下文或连续性。 4.add_start_index:此参数是一个布尔标志,确定是否在元数据中包含每个块...
text_splitter=CharacterTextSplitter(chunk_size=1000,chunk_overlap=0)texts=text_splitter.create_documents(pdf_content)embeddings=OpenAIEmbeddings()docsearch=FAISS.from_documents(texts,embeddings)qa=RetrievalQA.from_chain_type(llm=OpenAI(),chain_type="stuff",retriever=docsearch.as_retriever(),verbose=False...
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter # 初始字符串 state_of_the_union = "..." text_splitter = CharacterTextSplitter( separator = "\\n\\n", chunk_size = 1000, chunk_overlap = 200, length_function = len, ) texts = text_splitter.create_documents([state_of_the_union]...
# Text Splitterfrom langchain.text_splitter import CharacterTextSplittertext_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=10)docs = text_splitter.split_documents(documents)结果存储在变量文档中，即列表中。如果我们运行len（docs），我们将得到列表的长度。注意：在文本拆分过程中，您可能会...
对应于每个块的大小,可以用字符或标记来衡量。这是在连续块之间共享的文本的一部分,允许跨块维护上下文boundaries.chunk_sizechunk_overlap。 三、文本拆分类型 LangChain提供了几种类型的文本拆分器,每种都有自己的优势和用例。以下是一些最常用的分离器: