文档太大LLM处理不过来？这10种LangChain分割技术帮你搞定！

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来源：Mdabdullahalhasib 编译：活水智能 图片来源：Clark Tibbs on Unsplash RAG（检索增强生成）是一种创建基于大语言模型（LLM）应用的高效方式。它有助于生成对用户查询的准确回答。为了创建一个基于 RAG 的应用程序，我们需要执行一些操作，例如文档加载、将大文档拆分为多个小块、嵌入、嵌入索引，并将它们存储在向量数据库中。然后根据用户查询，系统从向量数据库中提取相关上下文并传递给提示词以及用户查询。然后 LLM 将用户查询和内容结合起来，生成适当的响应。这是 RAG 系统的整体流程。 来源：作者提供的图片 文本分割器  在 LangChain 中有助于将大文档分解为较小的块。在大文档或文本中，很难根据用户查询找到相关的上下文。此外，我们无法将整个大文档传递给 LLM 模型。每个 LLM 模型能处理的  Token  是有限的，因此必须将大文本拆 ………………………………