LangChain: Методы разбиения текста на чанки
LangChain предлагает различные методы разбиения текста на части, что важно для работы с текстовыми данными. Эти методы полезны при подготовке данных для обучения моделей, обработке больших документов и интеграции с внешними источниками.
Популярные методы разбиения
В данном материале мы рассмотрим несколько методов разбиения текста, входящих в библиотеку LangChain.
TokenTextSplitter
TokenTextSplitter разбивает текст на основе токенов. Например, можно задать размер чанка и перекрытие между чанками. Этот метод применяется для текстов, где важна структура токенов.
CharacterTextSplitter
Этот сплиттер разбивает текст по определённым разделителям, которые вы можете задать. Например, можно указать точку в качестве разделителя и перекрытие между чанками. Это позволяет сохранить смысл текста в каждом чанке.
RecursiveCharacterTextSplitter
RecursiveCharacterTextSplitter ограничивает размер чанков и разбивает текст по заданным разделителям. Это позволяет избежать превышения заданного размера и сохранить структуру текста.
MarkdownHeaderTextSplitter
MarkdownHeaderTextSplitter используется для разбиения текста с заголовками Markdown. Это позволяет создавать структурированные данные, что удобно для создания баз данных.
Заключение
Методы разбиения текста в LangChain помогают структурировать текстовые данные для дальнейшего использования в моделях. Правильный выбор метода разбиения зависит от задачи и типа данных, с которыми вы работаете.
