langchain_text_splitters.markdown.MarkdownTextSplitter

class langchain_text_splitters.markdown.MarkdownTextSplitter(**kwargs: Any)[source]

尝试沿 Markdown 格式化的标题对文本进行拆分。

初始化 MarkdownTextSplitter。

方法

__init__(**kwargs)

初始化 MarkdownTextSplitter。

atransform_documents(documents, **kwargs)

异步转换文档列表。

create_documents(texts[, metadatas])

从文本列表创建文档。

from_huggingface_tokenizer(tokenizer, **kwargs)

使用 HuggingFace 分词器计数的文本拆分器。

from_language(language, **kwargs)

from_tiktoken_encoder([encoding_name, ...])

使用 tiktoken 编码器计数的文本拆分器。

get_separators_for_language(language)

split_documents(documents)

拆分文档。

split_text(text)

将文本拆分为多个部分。

transform_documents(documents, **kwargs)

通过拆分转换文档序列。

参数

kwargs (Any) –

__init__(**kwargs: Any) None[source]

初始化 MarkdownTextSplitter。

参数

kwargs (Any) –

返回类型

None

async atransform_documents(documents: Sequence[Document], **kwargs: Any) Sequence[Document]

异步转换文档列表。

参数
  • documents (Sequence[Document]) – 待转换的文档序列。

  • kwargs (Any) –

返回

转换后的文档序列。

返回类型

Sequence[Document]

create_documents(texts: List[str], metadatas: Optional[List[dict]] = None) List[Document]

从文本列表创建文档。

参数
  • texts (List[str]) –

  • metadatas (Optional[List[dict]]) –

返回类型

List[Document]

classmethod from_huggingface_tokenizer(tokenizer: Any, **kwargs: Any) TextSplitter

使用 HuggingFace 分词器计数的文本拆分器。

参数
  • tokenizer (Any) –

  • kwargs (Any) –

返回类型

TextSplitter

classmethod from_language(language: Language, **kwargs: Any) RecursiveCharacterTextSplitter
参数
  • language (Language) –

  • kwargs (Any) –

返回类型

RecursiveCharacterTextSplitter

classmethod from_tiktoken_encoder(encoding_name: str = 'gpt2', model_name: Optional[str] = None, allowed_special: Union[Literal['all'], AbstractSet[str]] = {}, disallowed_special: Union[Literal['all'], Collection[str]] = 'all', **kwargs: Any) TS

使用 tiktoken 编码器计数的文本拆分器。

参数
  • encoding_name (str) –

  • model_name (Optional[str]) –

  • allowed_special (Union[Literal['all'], ~typing.AbstractSet[str]]) –

  • disallowed_special (Union[Literal['all'], ~typing.Collection[str]]) –

  • kwargs (Any) –

返回类型

TS

静态 get_separators_for_language(language: Language) List[str]
参数

language (Language) –

返回类型

split_documents(documents: Iterable[Document]) List[Document]

拆分文档。

参数

documents ([Document]) –

返回类型

List[Document]

split_text(text: str) List[str]

将文本拆分为多个部分。

参数

text (str) –

返回类型

transform_documents(documents: Sequence[Document], **kwargs: Any) Sequence[Document]

通过拆分转换文档序列。

参数
  • documents (Sequence[Document]) –

  • kwargs (Any) –

返回类型

Sequence[Document]