LangChain的大文本分块策略

2025-07-11 (Updated: 2025-07-14)

LangChain 中大文本分块的策略总结

1. 概览

1.1 整体介绍

由于 LLM 的上下文 Token 限制，所以对于大文本传给 LLM 进行总结之前，需要先拆分一下再总结，本文就是对这几种拆分方式的说明。
整体来说有以下几种方式：

基于长度拆分：
- 基于字符计算长度
- 基于 token 计算长度
基于文本结构拆分
基于语义拆分

1.2 安装依赖

1 2	# tiktoken 在基于 token 分块的时候会用到 uv add langchain-text-splitters tiktoken

1.3 数据准备

# load meeting text
with open("./data/alimeeting_content.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    meeting_text = f.read()

print(meeting_text)
print(f"文本长度：{len(meeting_text)}")

# 输出内容
...
...
发言人 1
就能交稿了，再再定一下稿，定好，定好了以后，咱们就转给客户。
发言人 3
然后行。行行行。

文本长度：9463

2. 基于长度拆分

2.1 基于字符计算长度

主要用到的类是CharacterTextSplitter
关键参数解释：

separator：文本分块的分隔符
chunk_size: 每一块的长度
chunk_overlap：块与块直接重叠的长度，加一些重叠会更连贯一些
length_function：计算长度的函数
is_separator_regex：是否是正则分割符

import os

from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

text_splitter = CharacterTextSplitter(
    separator="\n",
    chunk_size=1000,
    chunk_overlap=200,
    length_function=len,
    is_separator_regex=False,
)
texts = text_splitter.create_documents([meeting_text])
print(f"共拆分为 {len(texts)} 块")

dir_name = "split"
os.makedirs(dir_name, exist_ok=True)
file_path = f"{dir_name}/meeting_based_character.txt"
with open(file_path, "w", encoding="utf-8") as f:
    for i, doc in enumerate(texts):
        f.write(doc.page_content)
        if i != len(texts) - 1:
            f.write("\n=======================================\n")
print(f"拆分结果已存储到：{file_path}")

# output
共拆分为 12 块
拆分结果已存储到：split/meeting_based_character.txt

2.2 基于 token 计算长度

这个主要用到的是RecursiveCharacterTextSplitter这个类的from_tiktoken_encoder方法，通过这个方法创建一个基于tiktoken的文本分割器。

关键参数：

encoding_name：token 编码器的名称
model_name：也可以传入具体模型的名称
chunk_size：每一块的大小
chunk_overlap：块与块直接重叠的大小

from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoder(
    # encoding_name = "cl100k_base",
    model_name="gpt-4",
    chunk_size=1000,
    chunk_overlap=200,
)

texts = text_splitter.split_text(meeting_text)
print(f"共拆分为 {len(texts)} 块")
print(texts[0])

file_path = f"{dir_name}/meeting_based_tiktoken.txt"
with open(file_path, "w", encoding="utf-8") as f:
    for i, doc in enumerate(texts):
        f.write(doc)
        if i != len(texts) - 1:
            f.write("\n=======================================\n")
print(f"拆分结果已存储到：{file_path}")

# output
共拆分为 13 块
...
...
发言人 3
那对，让他们自己定。主要的是咱们这边儿也不太清楚人家请的宾客，主要是让他这边出名单。
发言人 5
拆分结果已存储到：split/meeting_based_tiktoken.txt

3. 基于文本结构拆分

对于文章和小说一类的好一点，RecursiveCharacterTextSplitter 尝试保持较大的单位（例如，段落）不变。
如果一个单位超过块大小，它会移动到下一个级别（例如，句子）。
如有必要，此过程将继续到单词级别。
关键参数

separators：会递归的使用这个列表里面的分隔符进行分割，直到找到一种可行的块，默认值是：["\n\n", "\n", " ", ""]，代入到文章里面来说就是先找段落，再找句子级别的，再找单词级别
chunk_size：块大小
chunk_overlap：块重叠大小

from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    separators=["\n"], chunk_size=1000, chunk_overlap=200
)
texts = text_splitter.split_text(meeting_text)
print(f"共拆分为 {len(texts)} 块")
print(texts[0])


file_path = f"{dir_name}/meeting_based_structure.txt"
with open(file_path, "w", encoding="utf-8") as f:
    for i, doc in enumerate(texts):
        f.write(doc)
        if i != len(texts) - 1:
            f.write("\n=======================================\n")
print(f"拆分结果已存储到：{file_path}")

# output
共拆分为 12 块
...
...

4. 基于语义拆分

整体是先按照句子拆分，长文本拆分成一句一句的，然后默认每 3 句合并为一个初始块，计算相邻句的 embedding 距离，判断“断点”，如果某两组句子超过阈值，就拆分这一块。
关键参数：

breakpoint_threshold_type: 阈值类型（percentile, standard_deviation, interquartile, gradient）
breakpoint_threshold_amount: 阈值具体数值（如百分位、标准差倍数等）
min_chunk_size: 控制最小块大小

阈值类型及使用场景：

类型	描述	使用场景
percentile（默认）	找出距离分布中的高百分位值（默认 95%）作为割点。	文本整体风格均匀，但希望自动找出语义跳变点。
standard_deviation	阈值 = 平均距离 + k × 标准差（`k` 可调）。	适合语义距离稳定，但偶尔含有异常跳变的文本，强调异常识别。
interquartile	阈值 = 平均 + k × IQR（四分位间距），适合识别异常点。	当距离分布有异常值时，对异常点敏感的领域（比如法律、医疗文本）。
gradient	基于距离变化梯度来识别突变，用百分位如 95% 来提取剧烈变化的跳点。	特别适用于语义结构变化剧烈的文本，如章节切换或语调转折明显的文档

from dotenv import load_dotenv
from langchain_community.embeddings import OllamaEmbeddings
from langchain_experimental.text_splitter import SemanticChunker

load_dotenv()

embeddings = OllamaEmbeddings(
    model="bge-m3:latest", base_url="http://localhost:11434"
)
text = "This is a test query."
query_result = embeddings.embed_query(text)
print(f"embedding len: {len(query_result)}")

text_splitter = SemanticChunker(
    embeddings=embeddings,
    breakpoint_threshold_type="percentile",
    min_chunk_size=500,
    breakpoint_threshold_amount=90.0,
)
docs = text_splitter.create_documents([meeting_text])
print(f"chunks len: {len(docs)}")