面向开发者的LLM入门教程-基于Token分割

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“面向开发者的LLM入门教程-基于Token分割”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

面向开发者的LLM入门教程-基于Token分割：

基于Token分割

很多 LLM 的上下文窗口长度限制是按照 Token 来计数的。因此，以 LLM 的视角，按照 Token 对文本进行分隔，通常可以得到更好的结果。

通过一个实例理解基于字符分割和基于 Token 分割的区别

# 使用token分割器进行分割，
# 将块大小设为1，块重叠大小设为0，相当于将任意字符串分割成了单个Token组成的列
from langchain.text_splitter import TokenTextSplitter
text_splitter = TokenTextSplitter(chunk_size=1, chunk_overlap=0)
text = “foo bar bazzyfoo”
text_splitter.split_text(text)
# 注：目前 LangChain 基于 Token 的分割器还不支持中文

[‘foo’, ‘ bar’, ‘ b’, ‘az’, ‘zy’, ‘foo’]

可以看出token长度和字符长度不一样，token通常为4个字符

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“面向开发者的LLM入门教程-基于Token分割”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！