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背景

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RAG 文本切片

文本切片是构建高效RAG（检索增强生成）系统的关键预处理步骤：
  • 首先，语言模型的上下文窗口限制要求将长文本切分为语义完整的段落，确保关键信息能被完整捕获；
  • 其次，精准的切片策略能提升向量检索的查准率，避免因信息过载导致的语义稀释问题；
  • 最后，合理的切片粒度（如句子或段落级）可保持语义连贯性，为后续的上下文推理奠定基础。
这种预处理机制直接决定了RAG系统在知识召回精度和生成内容相关性方面的表现。

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切片常见问题

在实际应用中，文本分割面临以下核心挑战：
  • 语义边界模糊：自然语言中句号的多重语义（如缩写词、小数点）导致简单的标点分割不可靠
  • 语言特定处理：中文无空格分词、日文无明确句尾等语言特性需要专门处理逻辑
  • 领域术语干扰：医疗缩写（如”q.d.”）、法律条款编号等专业符号易被误判为句子结尾
  • 格式噪声干扰：源代码片段、数学公式等非自然语言内容需要特殊过滤机制
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解决方案

DocumentBySentenceSplitter 是 langchain4j 库中的一个重要组件，它能够将文档智能地分割成句子，并生成适合后续处理的文本段。本文将详细介绍这个组件如何利用 Apache OpenNLP 的句子检测功能来实现文本分割。 1741091944

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什么是 OpenNLP

Apache OpenNLP 是一个强大的自然语言处理工具包，它基于机器学习技术，能够高效处理包括句子检测在内的多种 NLP 任务。 1741096874

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代码示例

<!-- 这里使用 langchain4j-easy-rag 库 -->
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-easy-rag</artifactId>
    <version>1.0.0-beta1</version>
</dependency>

// token 计算器
Tokenizer tokenizer = new HuggingFaceTokenizer();

// 创建分割器实例（最大段落大小100词符，无重叠）
DocumentBySentenceSplitter splitter = new DocumentBySentenceSplitter(100, 0, tokenizer);

// 准备文档
String text = """
         这里是英文文档
        """;
Document document = Document.from(text);

// 执行分割
List<TextSegment> segments = splitter.split(document);
1741092451

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总结

当前 langchain4j 基于 OpenNLP 提供了开箱即用的句子分割实现，默认加载英文方言的句子分割模型。这为文本切片提供了良好的基础功能，但在实际应用中我们可以进一步扩展和优化：
  1. 自定义模型训练：可以基于特定领域语料训练自己的 OpenNLP 模型，以提升特定场景下的分割准确率
  2. 扩展中文 NLP 工具集成：
    • 可以参考当前实现思路，集成主流中文 NLP 工具，如： HanLP、jieba 这些工具都有较好的中文语义理解能力，能更好地处理中文文本的语义边界
通过这些扩展和优化，我们可以构建更加强大和灵活的文本分割系统，为 RAG 应用提供更好的基础支持。