各位同仁，各位对自然语言处理与信息检索技术充满热情的开发者们，大家好。 在当今这个信息爆炸的时代，我们面临着前所未有的挑战：如何高效、准确地从海量文本数据中提取有价值的信息，并将其有效地呈现给大型语言模型（LLM）或下游应用。无论是构建检索增强生成（RAG）系统、智能问答平台，还是进行文档摘要与内容分析，我们都离不开一个核心环节——文本分块（Text Chunking）。 长期以来，我们习惯于采用固定长度的方法来切割文本：按字符数、按token数、按句子数，甚至按段落。这些方法简单直接，易于实现，但在面对复杂、语义丰富的长文本时，其局限性日益凸显。它们常常会无情地在语义单元的中间进行截断，导致关键信息被割裂，上下文丢失，进而严重影响后续模型的理解与生成质量。 想象一下，一篇精心撰写的技术报告，在阐述一个核心概念时，突然被一个硬性的字符限制拦腰斩断。前半部分解释了“是什么”，后半部分却在另一个不相关的块中解释“为什么”和“如何实现”。这对于依赖上下文进行推理的LLM而言，无疑是灾难性的。 今天，我们将深入探讨一种革新性的文本分块策略——语义分块（Semantic Chunking）。它彻 …
大型 DataFrame 的分块处理与迭代
好的，各位观众老爷，欢迎来到“数据魔法师”的奇妙课堂！今天我们要聊点实在的，也是各位数据民工们经常会遇到的难题：如何优雅地驯服那些动辄几个G、几十个G甚至几百个G的巨型DataFrame怪兽！ 想象一下，你面前堆积如山的Excel表格，每一个都像是《哈利波特》里的活点地图一样复杂，里面藏着各种各样的数据秘密。如果你想一口气把它们全塞进电脑里，那你的小电脑可能瞬间就会跪给你看，发出绝望的哀嚎：“OutOfMemoryError！救命啊！” 所以，为了避免这种悲剧的发生，我们需要掌握一项关键技能：分块处理与迭代。这就像把一座大山分解成一块块小石头，然后一块一块地搬运，最终也能完成移山填海的壮举！ 第一章：怪兽来袭！认识超大型DataFrame 首先，让我们先来认识一下我们今天的主角：超大型DataFrame。 什么是超大型DataFrame？简单来说，就是你的电脑内存吃不消的DataFrame。具体多大算大？这取决于你的电脑配置，一般来说，如果你的DataFrame超过了你可用内存的一半，就可以考虑分块处理了。 为什么要分块处理？ 避免内存溢出 (OutOfMemoryError)： 这是 …