semantic-chunking：文本语义分块利器-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00719/article/details/148703804

semantic-chunking：文本语义分块利器

semantic-chunking 🍱 semantic-chunking ⇢ semantically create chunks from large document for passing to LLM workflows 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/semantic-chunking

项目介绍

semantic-chunking 是一个基于 Node.js 的 NPM 包，专注于将大型文本分割成语义上的小块。这种技术特别适用于涉及大型语言模型（LLMs）的工作流程，如自然语言处理、文本摘要、搜索索引构建等领域。通过利用先进的文本分割算法，semantic-chunking 能够根据句子的语义相似度，动态地创建和管理文本块，从而优化处理流程，提高效率。

项目技术分析

semantic-chunking 的核心在于其语义分块算法。以下是项目的技术要点：

基于句子的相似度分块：通过计算句子间的余弦相似度，将高度相似的句子聚集到同一文本块中。
动态相似度阈值：支持根据文本内容动态调整相似度阈值，以优化块的形成过程。
多种嵌入模型选项：提供了多种预训练的嵌入模型选择，以适应不同的文本处理需求。
量化模型支持：支持量化模型，降低计算资源需求，提升处理速度。
Web UI：提供 Web 界面，便于用户通过图形界面调整参数，直观地看到分块效果。

项目及应用场景

semantic-chunking 的应用场景广泛，以下是一些典型应用：

文本摘要：在大量文本中提取关键信息，形成摘要，帮助用户快速理解文本内容。
搜索引擎优化：通过语义分块，改善搜索引擎的索引构建过程，提高搜索质量。
对话系统：为对话系统提供更有效的信息组织方式，提升对话质量和用户体验。
内容推荐：根据用户阅读行为，动态生成相关内容的推荐列表。

项目特点

灵活的配置：提供了丰富的配置选项，包括最大令牌数、相似度阈值、是否返回嵌入向量等，用户可以根据具体需求灵活调整。
动态阈值调整：在分块过程中，根据句子间的相似度动态调整阈值，以获得最佳的块划分效果。
支持多种模型和量化：不仅支持多种嵌入模型，还支持量化模型，以适应不同的计算资源和性能要求。
易于使用：通过简单的 API 调用，用户可以轻松地将 semantic-chunking 集成到自己的项目中。

以下是一个简单的使用示例：

import { chunkit } from 'semantic-chunking';

const documents = [
    { document_name: "document1", document_text: "contents of document 1..." },
    { document_name: "document2", document_text: "contents of document 2..." },
    ...
];
const chunkitOptions = {};
const myChunks = await chunkit(documents, chunkitOptions);

在上述代码中，用户只需要提供文档数组和一个配置对象，即可调用 chunkit 函数进行文本分块。

在使用 semantic-chunking 时，用户需要关注以下参数：