LangChain: Методы разбиения текста на чанки (TokenTextSplitter, CharacterTextSplitter и другие)

Всем привет, с вами Низамов Илья. На этом уроке мы познакомимся с возможностями библиотеки LangChain по разбиению текста на части (чанки) с использованием различных методов. Это важный этап при работе с текстовыми данными, особенно когда речь идет о подготовке данных для обучения моделей, обработке больших документов или интеграции с внешними источниками. Мы рассмотрим несколько способов разбиения текста: TokenTextSplitter — разбиение текста на основе токенов, что полезно при работе с моделями, которые ограничены по количеству токенов на входе. CharacterTextSplitter — разбиение текста на основе символов, таких как пробелы, точки или переносы строк. RecursiveCharacterTextSplitter — рекурсивное разбиение текста с использованием заданных символов, что позволяет более равномерно распределять текст по чанкам. PythonCodeTextSplitter — специализированный метод для разбиения кода на Python, что полезно при работе с программными текстами. RecursiveJsonSplitter — разбиение JSON-данных на чанки, что может быть полезно при обработке структурированных данных. MarkdownHeaderTextSplitter — разбиение текста на основе заголовков Markdown, что особенно полезно для работы с документами, имеющими четкую структуру. Работа с веб-страницами — мы также рассмотрим, как загружать и разбивать текст с веб-страниц с помощью WebBaseLoader. В процессе урока мы будем использовать примеры кода, чтобы на практике разобраться, как каждый из этих методов работает и в каких случаях их лучше применять.