Langchain Text Splipteurs: Optimisation de l'entrée LLM pour l'efficacité et la précision

Notre article précédent couvrait les chargeurs de documents de Langchain. Cependant, les LLM ont des limitations de taille de fenêtre de contexte (mesurées en jetons). Le dépassement de cette limite tronque les données, compromettant la précision et l'augmentation des co?ts. La solution? Envoyez uniquement des données pertinentes à la LLM, nécessitant une fractionnement des données. Entrez les séparateurs de texte de Langchain.

Concepts clés:

1. Le r?le crucial des séparateurs de texte: comprendre pourquoi la division efficace du texte est vitale pour optimiser les applications LLM, équilibrer la taille et le co?t des fenêtres de contexte.
2. Diverses techniques de division de texte: explorez diverses méthodes, notamment le nombre de caractères, les dénombrements de jetons, le fractionnement récursif et les techniques adaptées aux structures HTML, code et JSON.
3. Implémentation du séparateur de texte de Langchain: Apprenez l'application pratique, y compris l'installation, des exemples de code pour la division de texte et la gestion des formats de données divers.
4. Clissage sémantique pour une pertinence améliorée: découvrez comment les intérêts des phrases et la similitude du cosinus créent des morceaux sémantiquement cohérents, maximisant la pertinence.

Table des matières:

• Que sont les séparateurs de texte?
• Méthodes de division des données
• Clissage basé sur le nombre de caractères
• Fractionnement récursif
• Division basée sur le nombre de jetons
• Gestion de HTML
• Fractionnement spécifique au code
• Gestion des données JSON
• Chunking sémantique
• Questions fréquemment posées

Que sont les séparateurs de texte?

Les séparateurs de texte divisent un grand texte en morceaux plus petits et gérables pour une pertinence de requête LLM améliorée. Ils travaillent directement sur des objets de document de texte brut ou de Langchain. Plusieurs méthodes s'adressent à différents types de contenu et cas d'utilisation.

Méthodes de division des données

Les séparateurs de texte de Langchain sont cruciaux pour un traitement efficace des documents importants. Ils améliorent les performances, la compréhension contextuelle, permettent un traitement parallèle et facilitent une meilleure gestion des données. Examinons plusieurs méthodes:

Prérequis: Installez le package à l'aide de pip install langchain_text_splitters

Clissage basé sur le nombre de caractères

Cette méthode divise le texte basé sur le nombre de caractères, en utilisant un séparateur spécifié.

 de Langchain_community.Document_Loaders Importer non structurépdfloader
De Langchain_Text_Splitters Importer le caractère de caractères

# Charger les données (remplacer par votre chemin PDF)
chargeur = non structurépdfloader ('comment-formulaire-succès-business-strategy.pdf', mode = 'single')
data = loader.load ()

text_splitter = caracttextSplitter (séparateur = "\ n", chunk_size = 500, chunk_overlap = 0, is_separator_regex = false)
texts = text_splitter.split_documents (données)
Len (textes) # sortie: nombre de morceaux

Cet exemple divise le texte en morceaux de 500 caractères, en utilisant les caractères de Newline comme séparateurs.

Fractionnement récursif

Cela utilise plusieurs séparateurs séquentiellement jusqu'à ce que les morceaux soient en dessous de chunk_size . Utile pour la division au niveau de la phrase.

 De Langchain_Text_Splitters Import en RecursiveCaracterTextSplitter

recursive_splitter = recursiveCaraCterTextStplitter (séparateurs = ["\ n \ n", "\ n", r "(? >> 293

# ... (Le reste du code reste similaire)

Division basée sur le nombre de jetons

Les LLM utilisent des jetons; La division par nombre de jetons est plus précise. Cet exemple utilise le codage o200k_base (vérifiez le lien GitHub pour les mappages de modèle / codage).

 De Langchain_Text_Splitters Import TokenExtsPlitter

text_splitter = tokentextsplitter (encoding_name = 'o200k_base', chunk_size = 50, chunk_overlap = 0)
texts = text_splitter.split_documents (données)
Len (textes) # sortie: nombre de morceaux

Le fractionnement récursif peut également être combiné avec un comptage de jetons.

Pour le texte brut, le fractionnement récursif avec le comptage des caractères ou des jetons est généralement préféré.

Gestion de HTML

Pour les données structurées comme le HTML, le fractionnement devrait respecter la structure. Cet exemple se divise basé sur des en-têtes HTML.

 De Langchain_Text_Splitters Import HtmlheaderTextSplitter

headers_to_split_on = [("h1", "en-tête 1"), ("H2", "En-tête 2"), ("H3", "En-tête 3")]
html_splitter = htmlheadertextSplitter (en-tête_to_split_on, return_each_element = true)
html_header_splits = html_splitter.split_text_from_url ('https://diataxis.fr/')
Len (html_header_splits) # sortie: nombre de morceaux

HTMLSectionSplitter permet la fractionnement en fonction d'autres sections.

Fractionnement spécifique au code

Les langages de programmation ont des structures uniques. Cet exemple utilise la fractionnement de la syntaxe pour le code Python.

 De Langchain_text_Splitters Import en récursiveCaraCterTextSplitter, Langue

# ... (Exemple de code Python) ...

python_splitter = recursiveCaraCterTextSplitter.from_Language (Language = Language.python, Chunk_Size = 100, Chunk_overlap = 0)
python_docs = python_splitter.create_documents ([python_code])

Gestion des données JSON

Les objets JSON imbriqués peuvent être divisés tout en préservant les relations clés.

 De Langchain_Text_Splitters Import RecursiveJSonsplitter

# ... (exemple de données JSON) ...

Splitter = récursivejSonsPlitter (max_chunk_size = 200, min_chunk_size = 20)
Chunks = Splitter.Split_Text (JSON_DATA, CONVERT_LISTS = TRUE)

Chunking sémantique

Cette méthode utilise des incorporations de phrases et une similitude en cosinus avec les phrases sémantiquement liées au groupe.

 De Langchain_Experimental.Text_Splitter Import SemanticChunker
De Langchain_Openai.Embeddings Import OpenaieMeddings # nécessite une clé API Openai

# ... (code utilisant Openaiembedddings et SemanticChunker) ...

Conclusion

Langchain propose diverses méthodes de division de texte, chacune adaptée à différents types de données. Le choix de la bonne méthode optimise l'entrée LLM, l'amélioration de la précision et la réduction des co?ts.

Questions fréquemment posées

(La section Q&R reste en grande partie la même, avec des ajustements de libellés mineurs pour la clarté et l'écoulement.)

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!