Разбиение с приоритетом конфиденциальности
Используйте клиентский разделитель документов RAG, когда контракты, внутренние документы или руководства по поддержке не могут быть загружены в сторонние инструменты.
Приватная предварительная обработка RAG
Разделитель документов RAG
Разбивайте необработанный текст или Markdown на готовые для извлечения записи прямо в вашем браузере. Настраивайте размер и перекрытие фрагментов, экспортируйте чистый JSON и подготавливайте контент для встраиваний без загрузки конфиденциальных документов.
100% локальное выполнение в браузереРегистрация не требуетсяРазделение, совместимое с LangChainJSON, готовый для векторной БД
Вставьте текст или Markdown
Используйте этот инструмент для разбиения документов ИИ без регистрации, чтобы протестировать настройки извлечения для документов, статей поддержки, политик, запросов или руководств по продуктам.
Нормализованные настройки: размер фрагмента 1000, перекрытие 150.
Предварительный просмотр и экспорт фрагментов
Просматривайте каждый фрагмент, копируйте отдельные блоки или экспортируйте JSON для последующих заданий по встраиванию.
Фрагментов пока нет. Сгенерируйте вывод, чтобы просмотреть записи, готовые для JSON.
Разделение в стиле LangChain
Запустите бесплатный онлайн-разделитель текста LangChain с разбиением, учитывающим разделители, которое сохраняет абзацы лучше, чем простое обрезание по фиксированному количеству символов.
Рабочие процессы для векторных баз данных
Быстро разбивайте текст для приема в векторную базу данных перед отправкой результатов в Pinecone, Milvus, Weaviate, Chroma или Supabase Vector.
Экспорт Markdown в JSON
Преобразуйте Markdown в структурированные массивы фрагментов, чтобы инструмент также служил форматом Markdown в RAG JSON для документов и баз знаний.
Как использовать
Простой клиентский рабочий процесс для разбиения, готового к извлечению
1
Вставьте необработанный текст или Markdown
Вставьте заметки, руководства, файлы README, внутренние документы или контент поддержки в редактор. Поскольку это клиентский разделитель документов RAG, ваш контент остается локально в браузере.
2
Настройте размер и перекрытие фрагментов
Выберите значения размера и перекрытия фрагментов для вашего рабочего процесса встраивания. Если вам нужно разбить текст для приема в векторную базу данных, 800–1200 символов с перекрытием 100–200 — практичная отправная точка.
3
Сгенерируйте фрагменты, учитывающие разделители
Запустите бесплатный онлайн-разделитель текста LangChain, который лучше учитывает естественные границы текста, чем грубое нарезание по фиксированной ширине. Это делает инструмент практичным в качестве разделителя контекстного окна LLM.
4
Экспортируйте JSON для вашего конвейера
Скопируйте или скачайте структурированный вывод JSON. Вы можете использовать результат, чтобы разбить текст для Pinecone, разбить текст для Milvus или передать фрагменты в любой пользовательский конвейер встраивания и извлечения.
Примеры использования
Как разработчики используют разбиение для улучшения качества извлечения, конфиденциальности и контроля затрат
Подготовка руководств по продуктам для векторной базы данных
Инженер ИИ нуждался в разбиении текста для приема в векторную базу данных перед сохранением длинных руководств по продуктам в Pinecone. Он использовал пользовательский интерфейс браузера для настройки перекрытия, экспорта JSON и проверки формы извлечения перед написанием какого-либо задания по приему на стороне сервера.
Более быстрая итерация по настройкам фрагментов
Более чистые тесты извлечения перед встраиванием
Меньше кода предварительной обработки, который будет выброшен
Предварительная обработка юридических документов с сохранением конфиденциальности
Команда legal-tech нуждалась в клиентском разделителе документов RAG, поскольку текст контракта не мог быть загружен во внешние службы. Локальное выполнение значительно упростило внутренний обзор и утверждение соответствия.
Отсутствие риска загрузки на стороне сервера
Большее доверие к конфиденциальным рабочим процессам
Более простой путь утверждения для внутренних инструментов
Форматирование базы знаний Markdown
Команда инженеров поддержки использовала инструмент в качестве форматера Markdown в RAG JSON для внутренних руководств. Это помогло им сохранить границы абзацев и переместить документы в конвейер извлечения с меньшей ручной очисткой.
Более быстрое преобразование из документов в JSON фрагментов
Лучшее обоснование для ассистента поддержки
Меньше очистки форматирования перед приемом
Снижение стоимости запросов и контекста
Стартап использовал интерфейс в качестве разделителя контекстного окна LLM, чтобы избежать передачи полных руководств по онбордингу в рабочие процессы на основе GPT. Разбиение контента на доступные для поиска единицы улучшило обоснование ответов, снизив при этом использование токенов.
Снижение стоимости API
Более быстрое время отклика
Уменьшение сбоев типа «потерянный в середине»
Быстрое прототипирование без проблем с учетной записью
Одиночный разработчик искал бесплатный онлайн-разделитель текста LangChain, но в основном находил руководства. Этот инструмент предоставил им практичный пользовательский интерфейс браузера и путь без регистрации для быстрого экспериментирования перед созданием более крупного приложения для извлечения.
Немедленный доступ без проблем с настройкой
Более быстрое прототипирование
Четкий мост от исследования к производству
Часто задаваемые вопросы
Что такое клиентский разделитель документов RAG?
Клиентский разделитель документов RAG разбивает длинный текст на более мелкие единицы непосредственно в вашем браузере, чтобы контент мог использоваться в рабочих процессах извлечения без загрузки на сервер.
Это действительно бесплатный онлайн-разделитель текста LangChain?
Да. Цель состоит в том, чтобы предоставить браузерный инструмент, который ведет себя как разделитель LangChain, без необходимости создания учетной записи или обработки на стороне сервера.
Как разбить текст для приема в векторную базу данных?
Вставьте свой контент, установите размер и перекрытие фрагментов, сгенерируйте результаты и экспортируйте JSON. Вывод легко преобразуется во встраивания для Pinecone, Milvus, Weaviate, Chroma или Supabase Vector.
Могу ли я использовать это как форматер Markdown в RAG JSON?
Да. Если вы вставите Markdown, инструмент разобьет текст и экспортирует структурированный JSON, который может быть передан в последующие скрипты предварительной обработки или задания по приему.
Зачем мне все еще нужен разделитель контекстного окна LLM, если модели теперь поддерживают большие окна?
Большие контекстные окна по-прежнему дороги и могут ухудшить качество извлечения. Разбиение сохраняет контекст сфокусированным, снижает затраты и уменьшает проблемы «потерянный в середине».
Помогает ли этот инструмент разделить текст для Pinecone и Milvus?
Да. Он помогает разделить текст для Pinecone и разделить текст для Milvus, подготавливая текст в стабильные фрагменты перед этапом встраивания и хранения.
Какой лучший размер фрагмента для встраиваний?
Универсального числа нет, но 800–1200 символов с перекрытием 100–200 — это практичная отправная точка для общего контента документации и поддержки.
Какая разница между базовым разделителем и онлайн-генератором семантического разбиения?
Базовый разделитель режет по фиксированной длине. Более умный разделитель учитывает абзацы, переносы строк и естественные границы, чтобы идеи реже разбивались.
Нужно ли мне регистрироваться, чтобы использовать этот инструмент для разбиения документов ИИ?
Нет. Предполагаемый опыт беспрепятственный и дружелюбный к конфиденциальности: откройте страницу, вставьте текст, настройте параметры разбиения и экспортируйте.
Будут ли мои файлы куда-либо загружаться?
Нет. Предполагаемая реализация — полностью локальное выполнение в браузере, в соответствии с подходом Gadegetkit к инструментам разработчика с приоритетом конфиденциальности.