Fragmentación de Documentos con TextSplitter en Langsteam
Clase 17 de 37 • Curso de LangChain
Resumen
¿Cómo se fragmentan los documentos para facilitar su indexación?
En el mundo del procesamiento del lenguaje natural, estructurar y dividir documentos en fragmentos más pequeñas es clave para crear índices eficaces y manejables. Aprender a utilizar los TextSplitters, específicamente el Recursive Character TextSplitter, es un paso fundamental. Definir el tamaño adecuado para estos fragmentos de texto puede mejorar significativamente la forma en que los documentos se analizan e indexan. A continuación, exploraremos este enfoque y destacaremos cómo convertir múltiples documentos en fragmentos más pequeños para su análisis.
¿Qué son los TextSplitters y cómo utilizarlos?
Los TextSplitters son herramientas que transforman documentos en fragmentos más manejables. El objetivo es dividir un documento grande en capítulos y subcapítulos. Para iniciar, se emplea el Recursive Character TextSplitter de la biblioteca Langsteam.
from langsteam import TextSplitter
text_splitter = TextSplitter()
El primer paso consiste en definir el tamaño del texto. En vez de medirlo por caracteres o palabras, se utiliza una medición en tokens.
¿Qué son los tokens y cómo se utilizan en el TextSplitter?
Un token es una unidad básica de datos en el procesamiento del lenguaje natural. Para determinar el tamaño de los fragmentos, se utilizan funciones que cuentan la longitud en tokens. Es posible usar métodos avanzados como los tokenizadores de OpenAI o Jogging Face, aunque una función simple de longitud suele ser suficiente.
Importancia del overlap en los fragmentos
El overlap, o superposición, es esencial para asegurar que no se pierda la continuidad entre fragmentos consecutivos. Un texto puede contener partes importantes justo al inicio y al final de un fragmento, por lo que introducir un overlap de 200 caracteres garantiza que la información relevante no se corte abruptamente.
Características claves del Recursive Character TextSplitter
Este splitter tiene la característica de tener en cuenta los fines de oraciones y párrafos, asegurándose de no cortar oraciones a la mitad. Esto mejora la legibilidad y comprensión del texto.
¿Por qué es importante el tamaño de los chunk y overlap?
El tamaño del chunk y su overlap son parámetros esenciales al fragmentar documentos:
- Chunk Size: Para que sea efectivo, un Chunk Size debe ser coherente con el modelo de Embedding empleado.
- Modelos como Cohere manejan entre 500 a 600 tokens.
- Sentence Transformers de Jogging Face aceptan alrededor de 250 tokens.
- OpenAI — ofrece un margen de hasta 8000 tokens.
- Chunk Overlap: Se recomienda que el overlap sea entre un 10% a 20% del total del chunk. Esto permite que los fragmentos mantengan su conexión sin ser excesivamente repetitivos.
Exploración práctica
Una vez divididos los documentos, se obtiene una lista mucho más extensa y detallada de fragmentos. Originalmente, 18 documentos se transformaron en 142 fragmentos más manejables, listos para ser indexados con mayor precisión.
documents = text_splitter.splitDocuments(data)
Con esta metodología, se facilita la indexación y se optimiza el acceso a la información al descomponer documentos grandes en fragmentos más precisos y concisos.
Consejos para prácticas avanzadas
- Al ajustar los valores de Chunk Size y Overlap, experimentar con diferentes configuraciones puede revelar cuál se adecúa mejor a una tarea específica.
- Mantenerse actualizado con los avances en modelos de Embedding puede permitir manejar fragmentos de tamaño mayor conforme las capacidades tecnológicas aumenten.
- Utilizar bibliotecas como Langteam y Jogging Face para tokenización avanzada puede proporcionar una medición más precisa del tamaño en tokens.
Aprender a trabajar con TextSplitters no solo mejora cómo se indexa la información, sino que también transforma la manera en que se procesa el lenguaje natural para la obtención de datos y conocimiento. Anímate a seguir explorando y experimentando con estas herramientas para maximizar su potencial.