JTokkit 技术文档

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jtokkit JTokkit is a Java tokenizer library designed for use with OpenAI models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/jt/jtokkit

欢迎来到 JTokkit - 一个专为配合 OpenAI 模型设计的 Java 分词工具包。此文档旨在帮助您快速上手并深入了解 JTokkit 的安装、使用方法、API详情以及其安装途径。

安装指南

Maven 用户

在您的 pom.xml 文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>com.knuddels</groupId>
    <artifactId>jtokkit</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>

Gradle 用户

于您的 build.gradle 中包含以下行：

dependencies {
    implementation 'com.knuddels:jtokkit:1.0.0'
}

完成上述步骤后，构建您的项目即可导入 JTokkit 库。

项目的使用说明

JTokkit 提供了简单直观的接口来处理文本的编码与解码。开始使用前，请创建一个 EncodingRegistry 实例：

EncodingRegistry registry = Encodings.newDefaultEncodingRegistry();
Encoding enc = registry.getEncoding(EncodingType.CL100K_BASE);

随后，您可以对文本进行编码和解码操作：

IntArrayList encoded = enc.encode("这是一个示例句子。");
String decoded = enc.decode(encoded);

若要针对特定的 OpenAI 模型获取编码器，可以这样做：

Encoding modelSpecificEnc = registry.getEncodingForModel(ModelType.TEXT_EMBEDDING_ADA_002);

项目API使用文档

JTokkit的核心在于Encoding接口及其具体实现，主要提供了两个关键功能：encode 和 decode。

• encode: 接受字符串参数，并返回该字符串对应的编码列表（通常为整数列表）。

• decode: 接受一个编码列表（例如 IntArrayList），并将其转换回原始字符串。

此外，通过EncodingRegistry，用户能够访问不同的预设编码类型或注册自定义编码。

自定义扩展

JTokkit支持扩展以适应特殊需求：

1. 实现自定义编码：直接实现Encoding接口，然后通过EncodingRegistry.registerEncoding()注册它。

2. 定制BPE参数：如果你需要基于现有BPE算法但有特定的调整，可创建GptBytePairEncodingParams实例，并通过registerGptBytePairEncoding()加入到注册表中。

以上步骤确保了高度的灵活性，允许开发者添加或修改分词策略以满足特定场景的需求。

总结

JTokkit以其零依赖、高性能的特点，为Java开发者提供了一种高效处理OpenAI模型所需分词任务的解决方案。无论是基本的文本处理还是复杂的自然语言处理任务，JTokkit都能提供强大的支持。通过遵循上述指导，您可以轻松集成并利用JTokkit的强大功能在Java应用程序中。

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请注意，所有的代码片段应按照实际版本号更新，且文档中提到的版本“1.0.0”仅为示例。查看最新版本，请参阅Maven中央仓库或项目主页。

jtokkit JTokkit is a Java tokenizer library designed for use with OpenAI models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/jt/jtokkit