langchain text_split ollama

### 如何在 LangChain 中使用 Ollama 进行文本分割 为了利用 Ollama 实现文本分割功能，可以基于 LangChain 提供的框架来构建流程。具体来说，通过集成 Ollama 的能力，能够增强处理大规模文档的能力。 #### 文本加载与预处理 首先需要定义一个函数用于读取并初步清理目标文件的内容。这一步骤对于任何类型的输入数据都是必要的前置操作[^1]： ```python def load_and_preprocess(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: raw_text = file.read() cleaned_text = preprocess(raw_text) # 自定义清理逻辑 return cleaned_text ``` #### 初始化 Ollama 客户端 接着初始化 Ollama API 客户端实例，以便后续调用其服务完成更复杂的任务。这里假设已经获取到了有效的 API 密钥，并将其存储在一个安全的地方: ```python from ollama import Client client = Client(api_key="your_api_key_here") ``` #### 创建自定义 Text Splitter 类 针对特定需求设计一个新的 `TextSplitter` 子类，该子类继承自 LangChain 内置的基础版本，并重写了 `_split_text_into_chunks()` 方法以适应 Ollama 特有的参数配置和行为模式[^4]： ```python class CustomOllamaTextSplitter(TextSplitter): def __init__(self, chunk_size=500, overlap_ratio=0.2): super().__init__() self.chunk_size = chunk_size self.overlap_ratio = overlap_ratio def _split_text_into_chunks(self, text): chunks = [] words = text.split() start_index = 0 while start_index < len(words): end_index = min(start_index + self.chunk_size, len(words)) current_chunk = " ".join(words[start_index:end_index]) chunks.append(current_chunk) next_start_offset = int(self.chunk_size * (1 - self.overlap_ratio)) start_index += next_start_offset return chunks ``` 此方法实现了按固定大小切分原始字符串的功能，同时还允许指定相邻片段之间的交叠比例，从而确保上下文连贯性的同时提高检索效率。 #### 应用场景示例 最后展示一段完整的代码样例，说明如何将上述组件组合起来解决实际问题——即从 PDF 文件中提取文字内容并通过 Ollama 辅助工具对其进行合理划分[^2]： ```python if __name__ == "__main__": document_content = load_and_preprocess('example.pdf') splitter = CustomOllamaTextSplitter(chunk_size=1000, overlap_ratio=0.3) processed_segments = splitter._split_text_into_chunks(document_content) for idx, segment in enumerate(processed_segments[:5]): print(f"Segment {idx}:\n{segment}\n{'-'*40}") ``` 这段脚本会打印前五个被切割后的文本块作为验证结果的一部分显示给开发者查看。