Gizlilik odaklı parçalama
Sözleşmeler, dahili belgeler veya destek kılavuzları üçüncü taraf araçlara yüklenemediğinde istemci taraflı bir RAG belge parçalayıcı kullanın.
Özel RAG ön işleme
RAG Belge Parçalayıcı
Ham metni veya Markdown'u doğrudan tarayıcınızda alma için hazır kayıtlara parçalayın. Parça boyutunu ve örtüşmesini ayarlayın, temiz JSON dışa aktarın ve hassas belgeleri yüklemeden içerikleri gömmeler için hazırlayın.
100% Yerel Tarayıcı YürütmeKayıt GerekmezLangChain Uyumlu BölmeVektör DB Hazır JSON
Metin veya Markdown yapıştırın
Bu yapay zeka belge parçalama aracını, belgeler, destek makaleleri, politikalar, istemler veya parçalamak istediğiniz ürün kılavuzları üzerinde alma ayarlarını test etmek için kayıt olmadan kullanın.
Normalleştirilmiş ayarlar: parça boyutu 1000, örtüşme 150.
Parça önizlemesi ve dışa aktarma
Her parçayı inceleyin, tek tek blokları kopyalayın veya aşağı akış gömme işleri için JSON'u dışa aktarın.
Henüz parça yok. JSON'a hazır kayıtları önizlemek için çıktıyı oluşturun.
LangChain tarzı bölme
Sabit karakter kesimlerinden daha iyi paragrafları koruyan sınırlayıcıya duyarlı parçalama ile ücretsiz bir LangChain metin bölücü çevrimiçi çalıştırın.
Vektör veritabanı iş akışları
Sonuçları Pinecone, Milvus, Weaviate, Chroma veya Supabase Vector'a göndermeden önce vektör veritabanı alımı için metni hızla parçalayın.
Markdown'dan JSON'a dışa aktarma
Markdown'u yapılandırılmış parça dizilerine dönüştürün, böylece araç belgeler ve bilgi tabanları için bir markdown'dan RAG JSON biçimlendirici olarak da işlev görür.
Nasıl kullanılır
Alma için hazır parçalama için basit bir istemci taraflı iş akışı
1
Ham metin veya Markdown yapıştırın
Notları, kılavuzları, README dosyalarını, dahili belgeleri veya destek içeriğini düzenleyiciye yapıştırın. Bu bir istemci taraflı RAG belge parçalayıcı olduğu için, içeriğiniz tarayıcıda yerel olarak kalır.
2
Parça boyutu ve örtüşmesini yapılandırın
Gömme iş akışınız için parça boyutu ve örtüşme değerlerini seçin. Vektör veritabanı alımı için metni parçalamanız gerekiyorsa, 100 ila 200 örtüşmeli 800 ila 1200 karakter pratik bir başlangıç noktasıdır.
3
Sınırlayıcıya duyarlı parçalar oluşturun
Kaba sabit genişlikli dilimlemeden daha iyi doğal metin sınırlarına saygı duyan ücretsiz bir LangChain metin bölücü çevrimiçi çalıştırın. Bu, aracı bir LLM bağlam penceresi parçalayıcı olarak pratik hale getirir.
4
İşlem hattınız için JSON dışa aktarın
Yapılandırılmış JSON çıktısını kopyalayın veya indirin. Sonucu Pinecone için metni bölmek, Milvus için metni bölmek veya parçaları herhangi bir özel gömme ve alma işlem hattına beslemek için kullanabilirsiniz.
Vaka çalışmaları
Geliştiriciler, alma kalitesini, gizliliği ve maliyet kontrolünü iyileştirmek için parçalamayı nasıl kullanır
Vektör veritabanı için ürün kılavuzlarını hazırlama
Bir yapay zeka mühendisi, uzun ürün kılavuzlarını Pinecone'da saklamadan önce vektör veritabanı alımı için metni parçalamak zorundaydı. Tarayıcı arayüzünü örtüşmeyi ayarlamak, JSON'u dışa aktarmak ve herhangi bir arka uç alım işi yazmadan önce alma şeklini doğrulamak için kullandılar.
Parça ayarlarında daha hızlı yineleme
Gömmeden önce daha temiz alma testleri
Daha az atılabilir ön işleme kodu
Gizlilik açısından güvenli yasal belge ön işleme
Bir hukuk-teknoloji ekibi, sözleşme metni harici hizmetlere yüklenemediği için istemci taraflı bir RAG belge parçalayıcıya ihtiyaç duyuyordu. Yerel yürütme, dahili incelemeyi ve uyumluluk onayını önemli ölçüde kolaylaştırdı.
Sunucu tarafı yükleme riski yok
Hassas iş akışları için daha iyi güven
Dahili araçlar için daha basit onay yolu
Markdown bilgi tabanı biçimlendirme
Bir destek mühendisliği ekibi, dahili kılavuzlar için aracı bir markdown'dan RAG JSON biçimlendirici olarak kullandı. Paragraf sınırlarını korumalarına ve belgeleri daha az manuel temizlikle bir alma işlem hattına taşımalarına yardımcı oldu.
Belgelerden parça JSON'a daha hızlı dönüşüm
Daha iyi destek asistanı temellendirmesi
Alım öncesi daha az biçimlendirme temizliği
İstem ve bağlam maliyetini azaltma
Bir startup, tüm işe alım kılavuzlarını GPT tabanlı iş akışlarına göndermekten kaçınmak için arayüzü bir LLM bağlam penceresi parçalayıcı olarak kullandı. İçeriği aranabilir birimlere ayırmak, yanıt temellendirmesini iyileştirirken jeton kullanımını düşürdü.
Daha düşük API maliyeti
Daha hızlı yanıt süreleri
Daha az kayıp-içinde-orta başarısızlık
Hesap sürtünmesi olmadan hızlı prototipleme
Tek bir geliştirici çevrimiçi ücretsiz bir LangChain metin bölücü aradı ancak çoğunlukla öğreticiler buldu. Bu araç, daha büyük bir alma uygulaması oluşturmadan önce hızlı deneyler için onlara pratik bir tarayıcı arayüzü ve kayıt gerektirmeyen bir yol sağladı.
Kurulum sürtünmesi olmadan anında erişim
Daha hızlı prototipleme
Keşiften üretime net köprü
Sıkça sorulan sorular
İstemci taraflı RAG belge parçalayıcı nedir?
İstemci taraflı RAG belge parçalayıcı, uzun metni doğrudan tarayıcınızda daha küçük birimlere ayırır, böylece içerik bir sunucuya yüklenmeden alma iş akışlarında kullanılabilir.
Bu gerçekten ücretsiz bir LangChain metin bölücü çevrimiçi mi?
Evet. Amaç, hesap oluşturma veya arka uç işleme gerektirmeyen LangChain tarzı parçalama davranışını izleyen tarayıcı tabanlı bir araç sağlamaktır.
Vektör veritabanı alımı için metni nasıl parçalarım?
İçeriğinizi yapıştırın, parça boyutunu ve örtüşmesini ayarlayın, sonuçları oluşturun ve JSON'u dışa aktarın. Çıktı, Pinecone, Milvus, Weaviate, Chroma veya Supabase Vector için gömmelere dönüştürmek kolaydır.
Bunu bir markdown'dan RAG JSON biçimlendirici olarak kullanabilir miyim?
Evet. Markdown yapıştırırsanız, araç metni parçalar ve aşağı akış ön işleme betiklerine veya alım işlerine beslenebilen yapılandırılmış JSON'u dışa aktarır.
Modeller artık daha büyük pencereleri desteklerken neden hala bir LLM bağlam penceresi parçalayıcıya ihtiyacım var?
Büyük bağlam pencereleri hala pahalıdır ve alma kalitesini düşürebilir. Parçalama, bağlamı odaklanmış tutar, maliyeti düşürür ve kayıp-içinde-orta sorunlarını azaltır.
Bu araç Pinecone ve Milvus için metni bölmeme yardımcı oluyor mu?
Evet. Gömme ve depolama adımından önce metni kararlı parçalara hazırlayarak Pinecone için metni bölmenize ve Milvus için metni bölmenize yardımcı olur.
Gömme işlemleri için en iyi parça boyutu nedir?
Evrensel bir sayı yoktur, ancak 100 ila 200 örtüşmeli 800 ila 1200 karakter, genel belgeler ve destek içeriği için pratik bir başlangıç noktasıdır.
Çevrimiçi bir temel bölücü ile anlamsal bir parçalama oluşturucu arasındaki fark nedir?
Temel bir bölücü sabit uzunluğa göre keser. Daha akıllı bir parçalayıcı, fikirlerin parçalanma olasılığının daha az olması için paragraflara, satır sonlarına ve doğal sınırlara saygı duyar.
Bu yapay zeka belge parçalama aracını kullanmak için kaydolmam gerekiyor mu?
Hayır. Amaçlanan deneyim sürtünmesiz ve gizlilik dostudur: sayfayı açın, metni yapıştırın, parça ayarlarını yapılandırın ve dışa aktarın.
Dosyalarım herhangi bir yere yüklenecek mi?
Hayır. Amaçlanan uygulama tamamen yerel tarayıcı yürütmesidir ve Gadegetkit'in geliştirici araçlarına yönelik gizlilik öncelikli yaklaşımıyla uyumludur.