在不断扩展的大模型上下文里，分块不仅是技术需求，更是确保模型效率的关键手段。然而，面对大部分冗杂的分块工具，不少开发者需要更直接、更有效的解决方案。
这时，Chonkie — 一款专为分块任务设计的轻量工具 — 应运而生，成为了 RAG 应用开发中的绝佳帮手。
为什么需要分块？
随着语言模型能够处理的上下文不断增加，在提供丰富上下文的同时也带来了计算速度与内存开销的挑战。通过分块，我们可以：
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• 精确匹配：剔除无用信息，提取模型需要的核心数据，避免无关内容干扰。 -
• 提升细致度：在向量化表示中保留高精度信息，减少信息丢失。
分块速度的重要性
对于大数据集（如百科全书或动态数据库），分块速度对性能至关重要。Chonkie 在设计中优化了速度，确保分块高效、无阻：
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• 多线程加速：充分利用多线程处理分块任务。 -
• 预计算和缓存：提前计算并缓存结果，减少重复处理，大大提升整体效率。
Chonkie 的闪光点 ✨
Chonkie 的理念简单直接：轻量设计、极速响应且功能齐全。
作为一款专注于 RAG 应用的分块工具，它在以下方面尤为出色：
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• ? 丰富的分块选项：支持多种分块方式，满足不同应用场景。 -
• ⚡ 速度极快：优化的代码路径让分块过程行云流水。 -
• ? 轻量设计：默认安装极简，按需加载，杜绝臃肿。 -
• ? 广泛兼容：支持多种分词器，便于集成。 -
• ❤️ 纯粹高效：针对 RAG 应用的无废话分块体验，实用至上。
安装方法
Chonkie 提供了模块化的安装选项。以下是不同需求下的安装方案：
基本安装
使用基础功能只需执行以下命令：
pip install chonkie
可选安装
根据需求选择不同依赖，添加分块功能：
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pip install chonkie |
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tokenizers |
pip install chonkie[sentence] |
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spacy |
pip install chonkie[semantic] |
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sentence-transformers
numpy |
pip install chonkie[all] |
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快速上手：分块就是这么简单
使用 TokenChunker 对文本进行分块只需几行代码：
from chonkie import TokenChunker
from tokenizers import Tokenizer
# 加载分词器
tokenizer = Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
# 初始化分块器
chunker = TokenChunker(tokenizer=tokenizer, chunk_size=512, chunk_overlap=128)
# 分块文本
text = "你的长文本..."
chunks = chunker.chunk(text)
# 查看分块内容
for chunk in chunks:
print(f"Chunk: {chunk.text}")
print(f"Tokens: {chunk.token_count}")灵活的分块器
Chonkie 支持多种分块器，适配不同应用场景的需求：
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1. TokenChunker：基于令牌的分块，适合直接将文本分为相似大小的片段。 -
2. WordChunker：基于词语的分块器，保持完整词语，更适合保留文本语义结构。 -
3. SentenceChunker：按句子分块，确保句子完整，适合自然语言处理应用。 -
4. SemanticChunker：基于语义相似性进行分块，适合语义相关的分组需求。
以下是不同分块器的代码示例。
TokenChunker 示例
TokenChunker 按照给定的 token 数量分块：
from chonkie import TokenChunker
from autotiktokenizer import AutoTikTokenizer
tokenizer = AutoTikTokenizer.from_pretrained("gpt2")
chunker = TokenChunker(
tokenizer=tokenizer,
chunk_size=512, # 每块的最大 token 数
chunk_overlap=128 # 相邻分块的重叠数
)WordChunker 示例
WordChunker 按照词语分块，保留完整词语，支持“简单”和“高级”模式：
from chonkie import WordChunker
chunker = WordChunker(
tokenizer=tokenizer,
chunk_size=512,
chunk_overlap=128,
mode="advanced" # 'simple' 或 'advanced'
)SentenceChunker 示例
按句子进行分块，确保句子完整，支持 spacy 模式下的更精细分句：
from chonkie import SentenceChunker
chunker = SentenceChunker(
tokenizer=tokenizer,
chunk_size=512,
chunk_overlap=128,
mode="spacy", # 'simple' 或 'spacy'
min_sentences_per_chunk=1
)SemanticChunker 示例
基于语义相似性进行分块，确保语义连贯性，适合语义相关的文本处理任务：
from chonkie import SemanticChunker
chunker = SemanticChunker(
tokenizer=tokenizer,
embedding_model="all-minilm-l6-v2",
max_chunk_size=512,
similarity_threshold=0.7
)性能基准：小河马，实力不凡 ?
Chonkie 虽小但强，数据测试显示：
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• 安装大小：默认仅 21MB，比大多数同类工具轻便。 -
• 分块速度： -
• 令牌分块：比最慢的竞品快 33 倍。 -
• 句子分块：比大部分竞品快近 2 倍。 -
• 语义分块：速度接近其他同类工具的 2.5 倍。
总结
Chonkie 是轻量、快速且功能全面的 RAG 分块工具，特别适合 NLP 应用的上下文管理需求。
结合模块化设计、灵活的依赖管理，以及丰富的分块器，Chonkie 为各类文本处理任务带来了前所未有的便捷体验。
