用Langchain实现基于字符的文本分割(CharacterTextSplitter)

在自然语言处理任务中，处理长文档时通常需要将文本分割成较小的块，便于下游任务（如问答系统、摘要生成）处理。今天我们将深入探讨如何使用Langchain的 CharacterTextSplitter 实现基于字符的文本分割。

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技术背景介绍

CharacterTextSplitter 是 Langchain 提供的一个简单而强大的文本分割工具。这种方法基于分隔符（如换行符 \n\n），将文本分割成指定大小的块，并支持设置重叠长度（chunk overlap）。根据实际需求，分割后的结果可以是纯文本字符串或包含元数据的文档对象。

它的主要特点是：

• 灵活分隔符： 可设置自定义的字符或字符串分隔符。
• 支持上下文重叠： 提供重叠长度选项（chunk_overlap），防止分割导致上下文丢失。
• 多种输出格式： 提供纯文本或LangChain文档对象的输出方式。

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核心原理解析

1. 分隔核心逻辑：
   文本按照给定的分隔符拆分，若文本长度超过 chunk_size，则按指定大小分割，同时在相邻块之间增加一定的上下文重叠。

2. 输出支持两种类型：

   • 纯文本： 使用 .split_text 方法返回字符串形式的分割块。
   • 文档对象： 使用 .create_documents 方法输出包含元数据信息的 LangChainDocument 对象。

3. 长度计算：
   分割依据字符数，默认使用 Python 内置的 len 方法计算。

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代码实现演示

以下代码展示了如何使用 Langchain 的 CharacterTextSplitter 实现文本分割。

安装依赖

在开始之前，我们需要安装必要的 Python 包：

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