142 深入解析 `build_semantic_nodes_from_documents`：构建语义节点的艺术（语义分割怎么构建节点）

最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布

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深入解析 `build_semantic_nodes_from_documents`：构建语义节点的艺术

在处理文本数据时，如何有效地将大段文本分割成语义相关的块（chunks）是一个常见且重要的任务。LlamaIndex 提供了一个强大的工具 build_semantic_nodes_from_documents，可以帮助我们实现这一目标。本文将深入探讨这个函数的内部机制，并通过详细的代码示例和解释，帮助你全面理解其工作原理及实际应用。

1. 前置知识

在深入代码之前，我们需要了解一些基本概念：

文档（Document）：文档是文本数据的载体，通常包含一段或多段文本。
节点（Node）：节点是文本分割后的基本单位，每个节点包含一段语义相关的文本。
嵌入（Embedding）：嵌入是将文本转换为向量表示的过程。相似的文本在向量空间中距离较近，不相似的文本距离较远。
相似性（Similarity）：相似性是衡量两个向量之间距离的指标。常用的相似性度量方法包括余弦相似性和欧氏距离。

2. 函数概述

build_semantic_nodes_from_documents 函数的主要功能是将输入的文档列表分割成语义相关的节点。具体步骤如下：

分割句子：将文档中的文本分割成句子。
构建句子组：将句子分组，形成语义相关的句子组。
计算嵌入：为每个句子组计算嵌入向量。
计算距离：计算句子组之间的相似性距离。
构建节点：根据相似性距离构建语义节点。

3. 代码详解

下面是 build_semantic_nodes_from_documents 函数的详细代码及解释：

from typing import List, Sequence
from llama_index.core.document import Document
from llama_index.core.node import BaseNode
from llama_index.core.node_parser import build_nodes_from_splits

def build_semantic_nodes_from_documents(
    self,
    documents: Sequence