Langchain Splitter源码阅读笔记（一）：深入解析CharacterTextSplitter的设计与实现

Langchain Splitter源码阅读笔记（一）：深入解析CharacterTextSplitter的设计与实现

一、引言：文本分割——大语言模型处理长文本的关键桥梁

在当今大语言模型（LLM）蓬勃发展的时代，从智能客服到知识问答，从文本生成到语义分析，LLM 已经成为众多智能应用的核心驱动力。然而，这些强大的模型并非全能——它们通常对输入文本的长度有着严格的限制（例如，常见的模型单次输入上限为几千到几万个 token）。当我们面对篇幅冗长的文档、复杂的对话记录或者大规模的知识库时，如何将这些长文本合理地拆分成符合模型输入限制的片段，同时尽可能保证每个片段的 语义完整性 和 上下文连贯性，就成为了大语言模型应用开发中至关重要的一环。

TextSplitter（文本分割器） 作为解决这一问题的关键组件，在 Langchain 框架中扮演着举足轻重的角色。它负责将原始的长文本按照特定的规则切割成多个较小的文本块（chunks），为后续的嵌入（embedding）、向量化存储以及模型推理提供适配的输入单元。可以说，文本分割的质量直接影响着大语言模型对信息的理解和处理效果——合理的分割能让模型更精准地捕捉文本核心，避免因文本过长导致的上下文丢失或语义偏差。

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本文将聚焦 Langchain 框架中的 CharacterTextSplitter（基于字符的文本分割器），通过深入阅读其源码，详细剖析其设计思路、核心属性与方法的实现逻辑，并结合实际场景探讨其应用技巧与优化方向。无论你是大语言模型应用的初学者，还是希望深入理解文本处理底层机制的开发者，本文都将为你揭开 CharacterTextSplitter 的神秘面纱，帮助你掌握这一“长文本处理基石”的奥秘。

二、TextSplitter 基础：抽象类与核心设计理念

（一）TextSplitter 的继承关系与定位

在 Langchain 的代码架构中，TextSplitter 是一个 抽象类，它继承自 BaseDocumentTransformer。这一设计明确了其核心职责——作为文档转换的基础组件，负责将原始文本（或文档对象）转换为更小的、适合模型处理的文本块。需要注意的是，TextSplitter 本身 不能直接实例化，因为它定义了一系列抽象方法（如具体的分割逻辑），需要由具体的子类（如 CharacterTextSplitter、TokenTextSplitter）去实现这些细节。

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从设计模式的角度来看，TextSplitter 遵循了 模板方法模式 的思想：它定义了文本分割的整体流程（如预处理、分割、后处理），并将关键步骤的具体实现延迟到子类中。这种设计使得不同的分割策略（按字符、按 token、按句子等）可以共享通用的逻辑（如重叠区处理、大小计算），同时保持各自的核心差异。

（二）核心属性：分割规则的“三要素”

每个 TextSplitter 实例的核心功能由以下三个关键属性定义，它们共同决定了文本如何被切割成块：

1, _chunk_size（每块大小）：

这是最基础的分割参数，表示每个文本块允许包含的最大字符数（对于 CharacterTextSplitter）或 token 数（对于其他子类）。例如，若 _chunk_size=1000，则每个生成的文本块最多包含 1000 个字符（或 token）。该属性直接控制了输出文本块的粒度——值越小，块越细碎，但可能破坏语义连贯性；值越大，块越完整，但可能超出模型输入限制。

2, _chunk_overlap（每块之间的重叠区大小）：

为了避免因硬性分割导致的语义断裂（例如，一个完整的语义单元被截断到两个相邻块中），TextSplitter 支持设置块与块之间的 重叠区域。_chunk_overlap 定义了相邻两个文本块末端与起始部分重复的字符数（或 token 数）。例如，若 _chunk_size=1000 且 _chunk_overlap=200，则第二个块的起始位置会从第一个块的第 800 个字符开始（即前一个块的最后 200 个字符会重复出现在后一个块的开头）。重叠区的存在显著提升了上下文连贯性，但也会略微增加处理的总字符量。

3, _length_function（计算大小的函数）：

这是一个 回调函数，用于动态计算给定文本的实际大小（字符数或 token 数）。在 CharacterTextSplitter 中，该函数通常直接返回文本的字符长度（如 Python 的 len(text)）；而在其他子类（如 TokenTextSplitter）中，它可能调用 tokenization 模型（如 Hugging Face 的 tokenizer）来统计文本中的 token 数量。通过抽象出 _length_function，TextSplitter 实现了对不同“大小度量标准”的灵活支持。

（三）抽象方法：分割逻辑的“留白”

TextSplitter 抽象类中定义了若干 抽象方法（以 @abstractmethod 装饰器标记），这些方法需要由子类具体实现。最核心的抽象方法是：

• split_text(text: str) -> List[str]：

这是文本分割的“主入口”，接收原始文本字符串，返回分割后的文本块列表（每个元素是一个符合 _chunk_size 和 _chunk_overlap 规则的子字符串）。子类必须实现该方法，定义具体的分割策略（例如，按固定字符数切割、按句子边界切割等）。

此外，TextSplitter 可能还包含其他辅助抽象方法（如预处理文本、后处理文本块），具体取决于框架的版本和设计演进。

三、CharacterTextSplitter 源码解析：按字符分割的实现细节

（一）类定义与初始化：继承与属性绑定

CharacterTextSplitter 是 TextSplitter 的一个具体子类，专门实现了 按字符数分割文本 的逻辑。以下是其典型的初始化方法（基于 Langchain 的常见实现，代码可能有版本差异，但核心逻辑一致）：

from typing import List

from langchain,text_splitter import TextSplitter

class CharacterTextSplitter(TextSplitter):

def __init__(

self,

chunk_;www.ihjzkr.cn@163.com;size: int = 1000, # 每块最大字符数（默认1000）

chunk_overlap: int = 200, # 块间重叠字符数（默认200）

separator: str = "\n\n", # 文本分隔符（用于优先按语义单元分割）

length_function: callable = len, # 计算文本大小的函数（默认len，即字符数）

**kwargs

):

super(),__init__(**kwargs) # 调用父类初始化（处理可能的通用参数）

self,_;www.fajwxq.cn@163.com;chunk_size = chunk_size

self,_chunk_overlap = chunk_overlap

self,_;www.hwqqey.cn@163.com;separator = separator

self,_length_function = length_function # 通常为len函数（计算字符数）

代码解析：

• 参数说明：

• chunk_size 和 chunk_overlap：直接对应核心属性，控制分割的粒度和连贯性。

• separator：一个关键但容易被忽视的参数，表示文本分割时优先保留的语义分隔符（如段落分隔符 `

\n、章节分隔符 \n\n`）。当文本包含这些分隔符时，分割器会尽量在分隔符处断开，避免将一个完整的语义单元（如一个段落）拆分到两个块中。

• length_function：默认为 Python 内置的 len 函数，即直接计算文本的字符数。对于中文等非 ASCII 字符，len 统计的是 Unicode 码点数量（通常与实际显示的字符数一致）。

• 继承逻辑：通过 super(),__init__(**kwargs) 调用父类 TextSplitter 的初始化方法，确保通用参数（如日志配置、扩展属性）能被正确处理。

（二）核心方法：split_text 的实现逻辑

split_text 是 CharacterTextSplitter 最核心的方法，其目标是 将原始文本按字符数分割成多个块，同时尊重分隔符和重叠区规则。以下是该方法的一种典型实现（简化版，保留核心逻辑）：

def split_text(self, text: str) -> List[str]:

# 如果文本为空，直接返回空列表

if not text:

return []

# 按分隔符初步分割文本（如按段落分割），得到候选片段列表

splits = text,split(self,_separator)

# 过滤掉空片段（例如连续分隔符产生的空字符串）

splits = [s for s in splits if s,strip() != ""]

chunks = [] # 最终输出的文本块列表

current_;www.pdzaxx.cn@163.com;chunk = "" # 当前正在构建的块

for split in splits:

# 尝试将当前候选片段加入当前块

potential_chunk = current_chunk + (self,_separator if current_chunk else "") + split

# 检查加入后是否超出块大小限制

if self,_length_function(potential_chunk) <= self,_chunk_size:

current_chunk = potential_chunk # 未超出，合并到当前块

else:

# 超出限制时，先将当前块（如果有内容）加入结果列表

if current_chunk:

chunks,;www.mwznj.cn@163.com;append(current_chunk)

current_chunk = "" # 重置当前块

# 处理剩余文本：如果单个候选片段本身就超过块大小，需要强制分割

if self,_length_function(split) > self,_chunk_size:

# 对超长片段递归分割（或按固定步长切割，此处简化为直接报错或拆分）

sub_chunks = self,_split_long_segment(split)

chunks,extend(sub_chunks)

else:

current_chunk = split # 当前片段可单独作为新块

# 将最后未加入的块加入结果列表

if current_chunk:

chunks,;www.wxjjtg.cn@163.com;append(current_chunk)

# 处理块间重叠区：通过滑动窗口生成带重叠的块

if self,_chunk_overlap > 0 and len(chunks) > 1:

overlapped_chunks = []

for i in range(len(chunks) - 1):

# 当前块 + 下一个块的前 overlap 个字符（模拟重叠效果）

# 注意：实际实现可能更复杂（如直接保留重叠字符而非拼接）

chunk_with_overlap = chunks[i] + chunks[i + 1][:self,_chunk_overlap]

overlapped_chunks,;www.ujxfpt.cn@163.com;append(chunk_with_overlap)

# 最后一个块单独保留（无后续块可重叠）

if chunks[-1]:

overlapped_chunks,append(chunks[-1])

return overlapped_chunks

else:

return chunks

def _split_;www.afwyf.cn@163.com;long_segment(self, segment: str) -> List[str]:

"""处理单个超过_chunk_size的片段（简化版：按固定步长切割）"""

chunks = []

step = self,_chunk_size - self,_chunk_overlap # 每次推进的步长

for i in range(0, len(segment), step):

chunk = segment[i:i + self,_chunk_size]

chunks,;www.azd163.cn@163.com;append(chunk)

return chunks

代码解析：

1, 预处理阶段：

首先检查输入文本是否为空，若为空则直接返回空列表。接着，使用 split(self,_separator) 按预设的分隔符（如 `

\n）将文本拆分为多个候选片段（splits`），并过滤掉空片段（例如连续分隔符产生的空字符串）。这一步的目的是 优先保留语义完整的分隔单元（如段落、章节），避免后续分割破坏语义连贯性。

2, 核心分割逻辑：

通过遍历候选片段，逐步构建当前块（current_chunk）。对于每个片段，尝试将其与当前块合并（中间用分隔符连接），并检查合并后的总字符数是否超过 _chunk_size。若未超过，则合并到当前块；若超过，则将当前块加入结果列表（chunks），并重置当前块为当前片段（若片段本身不超过 _chunk_size）或调用 _split_long_segment 处理超长片段。

3, 重叠区处理：

如果设置了 _chunk_overlap > 0 且生成的块数大于 1，则通过滑动窗口的方式为相邻块添加重叠区域。例如，将第 i 块与第 i+1 块的前 overlap 个字符合并，模拟块间的语义连续性。实际实现中，重叠区可能通过更精细的方式处理（如直接记录重叠字符位置而非拼接）。

4, 超长片段处理：

当某个候选片段（如一个超长的段落）本身的字符数超过 _chunk_size 时，调用 _split_long_segment 方法强制分割。简化版实现中，按固定步长（_chunk_size - _chunk_overlap）切割片段，确保每个子块不超过大小限制；实际项目中可能需要更复杂的逻辑（如按句子边界切割）。

（三）辅助方法与优化细节

• _length_function 的灵活性：

虽然默认使用 len 函数统计字符数，但开发者可以通过传入自定义函数实现更复杂的大小计算（例如统计非可见字符、忽略 HTML 标签等）。例如：

def clean_length(text: str) -> int:

# 忽略HTML标签后的字符数

import re

clean_text;www.chsbmb.cn@163.com;= re,sub(r'<[^>]+>', '', text)

return len(clean_text)

splitter = CharacterTextSplitter(length_function=clean_length)

• 分隔符的智能选择：

通过调整 separator 参数，可以适应不同的文本类型。例如，处理代码时可用 `

（按行分割），处理普通文本时用

\n（按段落分割），处理 HTML 内容时可能需要自定义分隔符（如 </p>`）。

• 性能优化：

对于超长文本（如数十万字符的文档），直接遍历和拼接可能效率较低。实际实现中，Langchain 可能采用更高效的数据结构（如生成器）或预计算文本长度，减少内存占用和计算开销。

四、实战示例：用 CharacterTextSplitter 处理真实文本

（一）场景描述

假设我们有一篇技术文档（存储为字符串），内容包含多个章节和段落，需要将其分割成适合大语言模型处理的块（每块不超过 1000 字符，块间重叠 200 字符），以便后续生成嵌入向量并存储到向量数据库中。

（二）代码实现

# 示例文本（模拟一篇技术文档）

document = """

# 第一章 概述

本章介绍大语言模型的基础概念。大语言模型（LLM）是一类基于深度学习的自然语言处理模型，能够生成连贯的文本。

## 1,1 核心特点

LLM 的核心特点是上下文学习能力。通过预训练，模型能够理解文本的语义和语法结构。

## 1,2 应用场景

常见应用包括智能问答、文本摘要和代码生成。

# 第二章 技术原理

LLM 通常基于 Transformer 架构。Transformer 通过自注意力机制捕捉长距离依赖关系。

"""

# 初始化分割器（每块1000字符，重叠200字符，按段落分隔）

splitter = CharacterTextSplitter(

chunk_;www.ckxyre.cn@163.com;size=1000,

chunk_overlap=200,

separator="\n\n", # 按段落分割

length_function=len

# 执行分割

chunks = ;www.jhetrf.cn@163.com;splitter,split_text(document)

# 打印结果

for i, chunk in enumerate(chunks):

print(f"===== 块 {i + 1} =====")

print(chunk[:200] + ",,,") # 打印每个块的前200字符（避免输出过长）

print(f"长度: {len(chunk)} 字符

")

输出示例：

===== 块 1 =====

# 第一章 概述

本章介绍大语言模型的基础概念。大语言模型（LLM）是一类基于深度学习的自然语言处理模型，能够生成连贯的文本。

## 1,1 核心特点

LLM 的核心特点是上下文学习能力。通过预训练，模型能够理解文本的语义和语法结构,,,

长度: 980 字符

===== 块 2 =====

## 1,2 应用场景

常见应用包括智能问答、文本摘要和代码生成。

# 第二章 技术原理

LLM 通常基于 Transformer 架构。Transformer 通过自注意力机制捕捉长距离依赖关系,,,

长度: 850 字符

结果分析：

• 块 1 包含了第一章的概述和核心特点（按段落分隔），总字符数接近 1000 但未超出限制，且与块 2 重叠了最后一段的部分内容（如“应用场景”与“技术原理”之间的过渡）。

• 块 2 包含了第二章的技术原理开头，确保了上下文的连贯性（通过 200 字符的重叠区，模型能感知到“应用场景”与“技术原理”的关联）。

五、总结与展望：CharacterTextSplitter 的意义与扩展

（一）核心价值

CharacterTextSplitter 作为 Langchain 中最基础的文本分割器，其意义在于：

1, 简单高效：通过纯字符数的分割逻辑，无需依赖复杂的 tokenization 模型或语义分析，处理速度快，适用于对实时性要求高的场景。

2, 灵活可控：通过调整 chunk_size、chunk_overlap 和 separator，开发者可以精准平衡文本块的大小与语义连贯性。

3, 通用性强：作为其他复杂分割器（如 TokenTextSplitter、RecursiveCharacterTextSplitter）的基础，它为更精细的分割策略提供了底层支持。

（二）扩展方向

• 结合语义分割：在按字符分割的基础上，引入语义边界检测（如句子结束符、段落主题变化），进一步提升块的语义完整性。

• 动态调整参数：根据文本类型（如代码、对话、论文）自动优化 chunk_size 和 separator，实现更智能的分割。

• 多语言支持：针对中文等非空格分隔的语言，优化分隔符逻辑（如按标点符号或成语边界分割）。

通过深入理解 CharacterTextSplitter 的设计与实现，开发者不仅能更好地应用 Langchain 框架处理长文本，还能为自定义文本分割需求提供可靠的参考。在下一篇文章中，我们将继续探索更高级的分割器（如 RecursiveCharacterTextSplitter），揭秘其递归分割与语义优化的奥秘。