18、文本处理、向量存储与嵌入技术全解析

文本处理、向量存储与嵌入技术全解析

在数据处理和信息检索领域，高效地处理文本、利用向量存储以及运用文本嵌入技术是至关重要的。本文将深入探讨代码分割、文本按令牌分割、向量存储、文本嵌入模型以及嵌入缓存等关键技术，并通过具体的代码示例展示如何实现这些功能。

1. 代码分割

1.1 Python 代码分割示例

使用 CodeTextSplitter 可以将 Python 代码片段分割成逻辑单元，便于分析和处理。以下是具体的代码示例：

code_splitter = CodeTextSplitter(language="python", chunk_size=50, chunk_overlap=0)
code_chunks = code_splitter.create_documents([code_snippet])
for chunk in code_chunks:
    print(chunk.page_content)
    print("---")

运行上述代码，输出结果如下：

def greet(name):
    print(f"Hello, {name}!")
---
def main():
    name = input("Enter your name: ")
    greet(name)
---
if __name__ == "__main__":
    main()
---

通过这个示例可以看到， CodeTextS