JAVA 项目如何实现大模型长文本分段与拼接？Chunking 策略详解

JAVA 项目如何实现大模型长文本分段与拼接？Chunking 策略详解

大家好，今天我们来聊聊如何在 Java 项目中处理大模型需要处理的长文本，核心问题就是如何进行有效的文本分段（Chunking）与拼接。在大语言模型（LLM）的应用中，通常会遇到模型对输入长度的限制。如果输入的文本超过了模型所能处理的最大长度，就需要将文本分割成多个较小的片段（chunks），然后分别处理这些片段，最后再将结果拼接起来。

为什么需要 Chunking？

在使用大模型处理文本时，Chunking 是必不可少的一步，原因如下：

• 模型输入限制： 大部分 LLM 都有 Token 数量的限制。超过限制的输入会导致模型报错或截断，影响输出质量。
• 计算资源限制： 处理长文本需要消耗大量的计算资源。将长文本分割成小片段可以降低单次处理的计算量，提高效率。
• 信息丢失： 直接将长文本输入模型，可能会导致模型无法捕捉到文本中的关键信息，影响输出的准确性。通过 Chunking，可以针对每个片段进行更细致的处理。

Chunking 的核心目标

Chunking 的目标是：

1. 确保每个 Chunk 的长度都在模型可接受的范围内。
2. 尽可能地保留文本的语义完整性，避免过度分割导致信息丢失。
3. 方便后续的拼接和处理。

常见的 Chunking 策略

下面我们来详细讨论几种常见的 Chunking 策略，并提供 Java 代码示例。

1. 固定大小分块（Fixed-Size Chunking）

这是最简单的 Chunking 策略，它将文本按照固定的长度进行分割。

• 优点： 实现简单，易于控制。
• 缺点： 可能会破坏句子的完整性，导致语义丢失。

Java 代码示例：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class FixedSizeChunker {

    public static List<String> chunk(String text, int chunkSize) {
        List<String> chunks = new ArrayList<>();
        int textLength = text.length();
        for (int i = 0; i < textLength; i += chunkSize) {
            int end = Math.min(textLength, i + chunkSize);
            chunks.add(text.substring(i, end));
        }
        return chunks;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String text = "This is a long text that needs to be chunked into smaller pieces. " +
                      "We will use a fixed-size chunking strategy for this example. " +
                      "Each chunk will have a maximum length of 50 characters.";
        int chunkSize = 50;
        List<String> chunks = chunk(text, chunkSize);

        for (int i = 0; i < chunks.size(); i++) {
            System.out.println("Chunk " + (i + 1) + ": " + chunks.get(i));
        }
    }
}

2. 基于字符的分块（Character-Based Chunking）

与固定大小分块类似，但可以控制 chunk 的最大字符数。

• 优点： 简单易懂，实现快速。
• 缺点： 可能导致 chunk 在单词中间被截断，影响语义连贯性。

Java 代码示例：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class CharacterBasedChunker {

    public static List<String> chunk(String text, int maxChars) {
        List<String> chunks = new ArrayList<>();
        StringBuilder currentChunk = new StringBuilder();

        String[] words = text.split("\s+"); // Split into words

        for (String word : words) {
            if (currentChunk.length() + word.length() + 1 <= maxChars) {
                if (currentChunk.length() > 0) {
                    currentChunk.append(" ");
                }
                currentChunk.append(word);
            } else {
                if (currentChunk.length() > 0) {
                    chunks.add(currentChunk.toString());
                }
                currentChunk = new StringBuilder(word);
            }
        }

        if (currentChunk.length() > 0) {
            chunks.add(currentChunk.toString());
        }

        return chunks;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String text = "This is a long text that needs to be chunked into smaller pieces. " +
                      "We will use a character-based chunking strategy for this example. " +
                      "Each chunk will have a maximum length of 100 characters.";
        int maxChars = 100;
        List<String> chunks = chunk(text, maxChars);

        for (int i = 0; i < chunks.size(); i++) {
            System.out.println("Chunk " + (i + 1) + ": " + chunks.get(i));
        }
    }
}

3. 基于句子的分块（Sentence-Based Chunking）

这种策略尝试将文本分割成完整的句子，避免在句子中间进行截断。

• 优点： 能够较好地保留语义完整性。
• 缺点： 句子长度可能不均匀，导致 chunk 大小差异较大。需要依赖分句工具。

Java 代码示例（需要依赖 NLP 库，这里使用 Stanford CoreNLP 作为示例）：

import edu.stanford.nlp.pipeline.*;
import edu.stanford.nlp.ling.*;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Properties;

public class SentenceBasedChunker {

    public static List<String> chunk(String text) {
        List<String> chunks = new ArrayList<>();

        // Set up Stanford CoreNLP pipeline properties
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("annotators", "tokenize, ssplit");  // Tokenize and sentence split

        // Build the pipeline
        StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props);

        // Create a document object
        CoreDocument document = new CoreDocument(text);

        // Annotate the document
        pipeline.annotate(document);

        // Extract sentences
        List<CoreSentence> sentences = document.sentences();

        // Add sentences to chunks
        for (CoreSentence sentence : sentences) {
            chunks.add(sentence.text());
        }

        return chunks;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String text = "This is the first sentence. This is the second sentence. And this is the third one.";
        List<String> chunks = chunk(text);

        for (int i = 0; i < chunks.size(); i++) {
            System.out.println("Chunk " + (i + 1) + ": " + chunks.get(i));
        }
    }
}

注意： 需要下载并配置 Stanford CoreNLP 库。 在 pom.xml 文件中添加依赖：

<dependency>
    <groupId>edu.stanford.nlp</groupId>
    <artifactId>stanford-corenlp</artifactId>
    <version>4.5.5</version> <!-- 请根据实际版本号进行修改 -->
</dependency>

4. 基于段落的分块（Paragraph-Based Chunking）

这种策略将文本按照段落进行分割。

• 优点： 能够很好地保留文本的结构信息。
• 缺点： 段落长度可能差异很大，需要进行额外的处理。

Java 代码示例：

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class ParagraphBasedChunker {

    public static List<String> chunk(String text) {
        // Split the text into paragraphs based on double newline characters.
        String[] paragraphs = text.split("\n\s*\n");
        return new ArrayList<>(Arrays.asList(paragraphs));
    }

    public static void main(String[] args) {
        String text = "This is the first paragraph.nnThis is the second paragraph. It has multiple sentences.nnAnd this is the third paragraph.";
        List<String> chunks = chunk(text);

        for (int i = 0; i < chunks.size(); i++) {
            System.out.println("Chunk " + (i + 1) + ": " + chunks.get(i));
        }
    }
}

5. 递归分块（Recursive Chunking）

递归分块是一种更高级的策略，它根据文本的结构和语义信息，递归地将文本分割成更小的片段。 例如，先按段落分割，如果段落过长，再按句子分割，如果句子过长，再按固定大小分割。

• 优点： 能够更好地保留文本的语义完整性，并适应不同类型的文本。
• 缺点： 实现复杂，需要根据具体的应用场景进行调整。

Java 代码示例（简化示例）：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class RecursiveChunker {

    public static List<String> chunk(String text, int maxChars) {
        List<String> chunks = new ArrayList<>();

        // First, try to split by paragraphs
        List<String> paragraphChunks = splitByParagraphs(text);

        for (String paragraph : paragraphChunks) {
            if (paragraph.length() <= maxChars) {
                chunks.add(paragraph);
            } else {
                // If paragraph is too long, split by sentences
                List<String> sentenceChunks = splitBySentences(paragraph);
                for (String sentence : sentenceChunks) {
                    if (sentence.length() <= maxChars) {
                        chunks.add(sentence);
                    } else {
                        // If sentence is still too long, split by fixed size
                        List<String> fixedSizeChunks = splitByFixedSize(sentence, maxChars);
                        chunks.addAll(fixedSizeChunks);
                    }
                }
            }
        }

        return chunks;
    }

    private static List<String> splitByParagraphs(String text) {
        String[] paragraphs = text.split("\n\s*\n");
        return new ArrayList<>(Arrays.asList(paragraphs));
    }

    private static List<String> splitBySentences(String text) {
        // In a real application, use a sentence splitter like Stanford CoreNLP
        String[] sentences = text.split("\.(?<!\d\.\d)"); // Simple sentence splitting (not perfect)
        return new ArrayList<>(Arrays.asList(sentences));
    }

    private static List<String> splitByFixedSize(String text, int maxChars) {
        List<String> chunks = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < text.length(); i += maxChars) {
            int end = Math.min(text.length(), i + maxChars);
            chunks.add(text.substring(i, end));
        }
        return chunks;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String text = "This is the first paragraph.nnThis is the second paragraph. It has multiple sentences. One sentence is very long. It continues and continues and continues.nnAnd this is the third paragraph.";
        int maxChars = 200;
        List<String> chunks = chunk(text, maxChars);

        for (int i = 0; i < chunks.size(); i++) {
            System.out.println("Chunk " + (i + 1) + ": " + chunks.get(i));
        }
    }
}

6. Token 数量分块（Token-Based Chunking）

这种策略根据 Token 数量进行分割，更贴合 LLM 的输入限制。

• 优点： 能够精确控制输入长度，避免超出模型限制。
• 缺点： 需要使用 Tokenizer，实现相对复杂。

Java 代码示例 (需要依赖 Tokenizer 库，这里使用 Hugging Face Tokenizers 库的 Java 版本 as example)

由于 Hugging Face Tokenizers 库主要以 Python 为主，Java 版本相对较少且可能需要通过 JNI 调用 Python 库，这里提供一个概念性的示例，实际使用需要根据具体的 Java Tokenizer 库进行调整。

// This is a conceptual example. You may need to use a JNI bridge to call a Python Tokenizer.
import ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding;
import ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer;
import ai.djl.ndarray.NDList;
import ai.djl.ndarray.NDManager;

import java.nio.file.Paths;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class TokenBasedChunker {

    public static List<String> chunk(String text, int maxTokens) throws Exception {
        List<String> chunks = new ArrayList<>();

        // Replace with the actual path to your tokenizer configuration
        String tokenizerPath = "path/to/your/tokenizer"; // e.g., "bert-base-uncased"
        HuggingFaceTokenizer tokenizer = HuggingFaceTokenizer.newInstance(Paths.get(tokenizerPath).toAbsolutePath().toString());

        List<Integer> tokenIds = tokenizer.encode(text).getIds();

        for (int i = 0; i < tokenIds.size(); i += maxTokens) {
            int end = Math.min(tokenIds.size(), i + maxTokens);
            List<Integer> chunkTokenIds = tokenIds.subList(i, end);
            String chunkText = tokenizer.decode(chunkTokenIds); // Convert token IDs back to text
            chunks.add(chunkText);
        }

        return chunks;
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String text = "This is a long text that needs to be chunked into smaller pieces based on the number of tokens. Each chunk will have a maximum of 10 tokens.";
        int maxTokens = 10;
        List<String> chunks = chunk(text, maxTokens);

        for (int i = 0; i < chunks.size(); i++) {
            System.out.println("Chunk " + (i + 1) + ": " + chunks.get(i));
        }
    }
}

注意:

• 你需要安装 DJL (Deep Java Library) 和 Hugging Face Tokenizers 的 Java 版本。
• 你需要替换 path/to/your/tokenizer 为你实际使用的 Tokenizer 配置文件的路径。 例如，你可以使用 bert-base-uncased 等预训练的 Tokenizer。
• 实际项目中，你可能需要处理 Tokenizer 的加载和配置问题。

Chunking 策略的选择

选择哪种 Chunking 策略取决于具体的应用场景和需求。以下是一些建议：

• 对语义完整性要求不高： 可以选择固定大小分块或基于字符的分块。
• 需要保留句子完整性： 选择基于句子的分块。
• 需要保留段落结构： 选择基于段落的分块。
• 需要更精细的控制： 选择递归分块或 Token 数量分块。
• 考虑模型的 Token 限制： 选择 Token 数量分块。

Chunking 策略	优点	缺点	适用场景
固定大小分块	实现简单，易于控制	可能会破坏句子的完整性，导致语义丢失	对语义完整性要求不高
基于字符的分块	简单易懂，实现快速	可能在单词中间被截断，影响语义连贯性	对语义完整性要求不高
基于句子的分块	能够较好地保留语义完整性	句子长度可能不均匀，chunk 大小差异大	需要保留句子完整性
基于段落的分块	能够很好地保留文本的结构信息	段落长度可能差异很大	需要保留段落结构
递归分块	能够更好地保留文本的语义完整性，适应不同类型文本	实现复杂，需要根据具体的应用场景进行调整	需要更精细的控制，适应性强的场景
Token 数量分块	能够精确控制输入长度，避免超出模型限制	需要使用 Tokenizer，实现相对复杂	考虑模型的 Token 限制，需要精确控制长度

Chunk 的拼接

将文本分割成 Chunk 之后，还需要将这些 Chunk 的处理结果拼接起来，得到最终的输出。拼接的方法取决于具体的应用场景和处理方式。

• 简单拼接： 直接将各个 Chunk 的处理结果连接起来。
• 带上下文拼接： 在拼接时，考虑 Chunk 之间的上下文关系，例如，在每个 Chunk 的开头或结尾添加一些上下文信息。
• 语义融合： 使用模型对各个 Chunk 的处理结果进行语义融合，生成更连贯的输出。

Java 代码示例 (简单拼接):

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class ChunkJoiner {

    public static String join(List<String> chunks) {
        StringBuilder joinedText = new StringBuilder();
        for (String chunk : chunks) {
            joinedText.append(chunk);
        }
        return joinedText.toString();
    }

    public static void main(String[] args) {
        List<String> chunks = new ArrayList<>();
        chunks.add("This is the first chunk. ");
        chunks.add("This is the second chunk. ");
        chunks.add("And this is the third chunk.");

        String joinedText = join(chunks);
        System.out.println(joinedText);
    }
}

更复杂的拼接方法需要根据具体的 LLM 应用进行设计，例如，使用 LLM 对多个 Chunk 的 embedding 进行融合，或者使用 LLM 生成 summary，然后将 summary 连接起来。

总结

Chunking 和拼接是处理大模型长文本的关键技术。选择合适的 Chunking 策略，并根据具体的应用场景进行调整，可以有效地解决模型输入长度限制的问题，提高处理效率和输出质量。 选择合适的策略，让大模型更好地理解长文本的内容。