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如何在 LangChain 中避免对特定文本块进行切分

聖光之護

聖光之護

发布时间:2026-02-15 11:00:01

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来源于php中文网

原创

如何在 LangChain 中避免对特定文本块进行切分

本文介绍一种基于正则表达式的轻量级方案,绕过 RecursiveCharacterTextSplitter 的默认行为,在保留其强大分块能力的同时,精准保护 等标记包裹的关键文本不被拆散。

本文介绍一种基于正则表达式的轻量级方案,绕过 recursivecharactertextsplitter 的默认行为,在保留其强大分块能力的同时,精准保护 `` 等标记包裹的关键文本不被拆散。

在使用 LangChain 进行文档预处理时,RecursiveCharacterTextSplitter 是最常用的分块工具之一。但其按分隔符递归切分的机制,无法原生支持“保留某段内容完整不拆分”的需求——例如嵌入式提示、代码块、结构化元数据或敏感说明文本。当这些内容被 ... 等自定义标记包裹时,我们希望它们整体作为一个原子单元进入最终 chunk 列表,而非被空格、换行甚至单字符打断。

直接修改 separators 参数(如将 加入优先级最高分隔符)虽可触发边界识别,却会破坏原有分隔逻辑(尤其当需保留 '' 即字符级切分时)。而临时替换/还原分隔符的方案又引入状态管理复杂度,且难以与 LangChain 原生 splitter 的重叠、长度控制等高级特性兼容。

更优雅的解法是:分层处理 —— 先用正则隔离“不可分割块”,再对剩余部分调用标准 splitter。核心思路如下:

  1. 使用 re.split() 配合捕获组,将原文本切分为三类片段:
    • 前导普通文本
    • ... 完整包裹块(含标签,便于识别)
    • 尾随普通文本
  2. 对每个片段分别处理:
    • 若以 开头 → 移除标签后作为独立 chunk
    • 否则 → 交由 RecursiveCharacterTextSplitter(或任意其他 splitter)正常处理
  3. 合并所有结果,保持原始顺序

以下是可直接运行的生产就绪示例:

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下载
import re
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

def split_with_protected_blocks(text: str, protected_tag: str = "<nosplit>") -> list[str]:
    # 正则捕获所有 <nosplit>...</nosplit> 块(非贪婪),保留分隔边界
    pattern = f"({re.escape(protected_tag)}.*?{re.escape(protected_tag)})"
    parts = re.split(pattern, text)

    chunks = []
    splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
        chunk_size=5,
        chunk_overlap=2,
        separators=["\n\n", "\n", " ", ""],  # 支持字符级回退
        keep_separator=False
    )

    for part in parts:
        if not part.strip():  # 跳过空片段
            continue
        # 识别受保护块:以标签开头且包含闭合标签
        if part.strip().startswith(protected_tag) and protected_tag in part[1:]:
            # 提取内容(移除首尾标签)
            content = part.strip()[len(protected_tag):-len(protected_tag)].strip()
            chunks.append(content)
        else:
            # 普通文本交由 LangChain 处理
            chunks.extend(splitter.split_text(part))

    return chunks

# 测试用例
nosplit = "<nosplit>Keep all this together, very important! Seriously though it is...<nosplit>"
text = "Giggity! " + nosplit + " Ahh yeah...\nI just buy a jetski."

result = split_with_protected_blocks(text)
print(result)
# 输出:
# ['Giggity!', 'Keep all this together, very important! Seriously though it is...', 'Ahh', 'yeah...', 'I', 'just', 'buy a', 'jetski.']

优势总结

  • 零侵入:无需修改 LangChain 源码或继承重写 splitter 类;
  • 高兼容:完整复用 RecursiveCharacterTextSplitter 的 chunk_size、chunk_overlap、separators 等全部参数;
  • 灵活扩展:轻松支持多标签(如 , <json>)、嵌套检测(需增强正则)、或动态标签名; </json>
  • 健壮容错:自动跳过空片段,支持非严格闭合(可按需调整正则逻辑)。

⚠️ 注意事项

  • 正则中的 .*? 为非贪婪匹配,确保最短匹配多个 块;若需支持跨行,添加 re.DOTALL 标志;
  • 若受保护内容本身含未转义的 字符串,建议采用更唯一标记(如 UUID 或 HTML 注释 );
  • 对超长受保护块(如万字文档),仍建议在 splitter 中设置 chunk_size 限制,避免单 chunk 过大影响后续 embedding 效率。

该方案本质是将“语义保护”从分词器层面下沉至预处理层,既尊重 LangChain 的设计哲学,又赋予开发者对文本结构更强的掌控力——真正实现「智能分块」与「人工意图」的协同。

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