langchain-chatchat优化分词

### 优化 Langchain-Chatchat 的分词方法和策略

为了提高 Langchain-Chatchat 中的分词效果，可以采取多种方法和技术来增强其性能。以下是几种有效的优化措施：

#### 使用更先进的分词工具
采用更为精确的语言处理工具能够显著提升分词质量。例如 SpaCy 或者 Jieba 这样的中文分词器都提供了良好的支持[^2]。

对于 Python 环境下运行的应用程序来说，在安装依赖项之前先建立一个独立的工作空间是非常重要的做法之一。这可以通过 Conda 创建并激活名为 `chat` 的新环境实现，从而确保不同项目的软件包不会相互干扰[^3]:

conda create -n chat python=3.10
conda activate chat

#### 调整预训练模型参数
如果正在使用的大型语言模型允许自定义配置，则调整某些超参可能有助于改善特定应用场景下的表现。比如设置最大序列长度、隐藏层数量等选项都可以影响最终输出的质量[^4]。

#### 增强语料库多样性
通过引入更多样化的训练数据集，可以使系统更好地理解各种类型的输入文本结构特征，进而改进整体解析能力。特别是当目标领域较为特殊时，收集针对性更强的数据样本尤为重要[^1].

#### 自定义规则与模式匹配
针对特定行业术语或专有名词难以被通用算法正确分割的情况，开发人员还可以编写专门用于识别这些实体名称的正则表达式或其他形式化描述方式，并将其集成到现有框架之中作为补充机制.

import re

def custom_tokenizer(text):
    patterns = [
        r'\b(?:公司|集团)\s*(?:有限)?\b',  # Match company names like "有限公司"
        r'[A-Z][a-z]*'                    # Match English words
    ]
    
    tokens = []
    for pattern in patterns:
        matches = re.findall(pattern, text)
        tokens.extend(matches)

    return list(set(tokens))  # Remove duplicates and convert back to a list.