尊敬的各位同仁， 欢迎来到今天的讲座。在人工智能，特别是大型语言模型（LLM）飞速发展的今天，我们正面临一个看似简单却又充满挑战的基础问题：如何有效地处理海量的文本数据，并将其以一种对AI模型友好的方式呈现。LLM的强大能力毋庸置疑，但它们并非没有局限。其中最显著的，便是“上下文窗口”的限制。这意味着模型一次能够处理的文本量是有限的。 当我们需要向LLM提供一份长达数万甚至数十万字的文档，例如一份技术手册、一本小说、或者一份复杂的法律合同，我们不能简单地将整个文档一次性喂给模型。这就引出了一个核心需求：文本切割（Text Splitting），或者更常用的术语：文本分块（Chunking）。 然而，文本分块绝非简单地“剪切”文本。今天，我们将深入探讨一个在LLM应用开发中至关重要的工具——RecursiveCharacterTextSplitter。我们将从最基础的问题出发：为什么简单的长度切割会破坏段落的语义完整性？接着，我们将详细解析RecursiveCharacterTextSplitter如何以其巧妙的设计，在满足长度限制的同时，最大程度地保留文本的语义连贯性。 一、语义完整性 …
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