**Chonkie：**实用的RAG分块库，轻量级、速度快，可随时对文本进行分块
支持的方法
Chonkie 提供了多个分块器，可高效地为RAG应用程序拆分文本。以下是可用分块器的简要概述：
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TokenChunker：将文本分割成固定大小的标记块。
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WordChunker：根据单词将文本分成块。
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SentenceChunker：根据句子将文本分成块。
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SemanticChunker：根据语义相似性将文本分成块。
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SDPMChunker：使用语义双重合并方法分割文本。
基准(VS LangChain LlamaIndex)
尺寸
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默认安装： 9.7MB（其他版本为 80-171MB）
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具有语义：仍然比竞争对手更轻！
速度
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token分块：比最慢的替代方案快 33 倍
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句子分块：比竞争对手快近 2 倍
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语义分块：比其他方法快 2.5 倍
####``pip install chonkie`` ``# First import the chunker you want from Chonkie` `from chonkie import TokenChunker`` ``# Import your favorite tokenizer library``# Also supports AutoTokenizers, TikToken and AutoTikTokenizer``from tokenizers import Tokenizer` `tokenizer = Tokenizer.from_pretrained("gpt2")`` ``# Initialize the chunker``chunker = TokenChunker(tokenizer)`` ``# Chunk some text``chunks = chunker("Woah! Chonkie, the chunking library is so cool! I love the tiny hippo hehe.")`` ``# Access chunks``for chunk in chunks:` `print(f"Chunk: {chunk.text}")` `print(f"Tokens: {chunk.token_count}")
https://github.com/bhavnicksm/chonkie``https://pypi.org/project/chonkie/
如何学习AI大模型 ？
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。
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光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。（全套教程文末领取哈）
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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习
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