langchain文本分割

### LangChain中的文本分割方法

在LangChain中，文本分割是一个重要的预处理步骤，用于准备输入给大型语言模型的数据。递归字符文本分割器是其中最常用的一种工具[^1]。

#### 递归字符文本分割器的工作原理

此分割器通过递归方式将文本分解成更小的部分，直到满足特定条件为止。具体来说：

- **块拆分**：当遇到指定的分隔符（如换行符、句号等）时会创建新的片段；
- **块合并**：如果某个单独的片段长度小于设定阈值，则将其与其他相邻片段组合起来形成较大的单元；

为了保持上下文连贯性，在某些情况下还会设置一定量的内容重叠[^5]。

下面给出一段简单的Python代码示例来展示如何利用`langchain`库来进行基本的文本分割操作：

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

def perform_text_splitting(text):
    splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
        separators=["\n\n", "\n", " ", ""],  # 定义不同级别的分隔符优先级列表
        chunk_size=10,                       # 设置每一块的最大大小
        chunk_overlap=2                      # 控制各部分之间的交集数量
    )
    
    chunks = splitter.split_text(text)
    return chunks

some_text = """
在编写文档时，作者将使用文档结构对内容进行分组。
这可以向读者传达哪些想法是相关的。
例如，密切相关的想法是在句子中。
类似的想法在段落中。
段落构成文档。

段落通常用一个或两个回车符分隔。
回车符是您在该字符串中看到的嵌入的“反斜杠 n”。
句子末尾有一个句号，但也有一个空格。
并且单词之间用空格分隔"""

result = perform_text_splitting(some_text)

for i, part in enumerate(result, start=1):
    print(f"Part {i}: {part}")

这段程序定义了一个函数`perform_text_splitting()`接收待处理的字符串参数，并返回由多个较短子串组成的列表作为结果。这里设置了不同的分隔符以及每个切片的大致尺寸和它们间的重合度。最后打印出了被切割后的各个部分[^2]。