0.2.8

🧠 Smart AI Chunking

Context-Aware Semantic Chunking for RAG

Smart AI Chunking 是一个专为大模型（RAG）设计的高级文本切分库。与传统的固定长度切分（Fixed-Size Chunking）不同，它采用**“先理解，后切分”**的两阶段策略，确保每个切片都包含完整的语义和全局上下文。

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✨ 核心特性

• 🧠 全局上下文感知 (Context-Aware): 在切分前先由 AI 通读全文，提取叙事大纲（Narrative）和全局摘要。切分时，每个块都知道自己在全文中的位置。
• 🔪 语义坐标切分 (Coordinate Splitting): 不再机械地按 xxx 字切一刀，而是通过在文本中埋入隐形坐标，让 LLM 决定最自然的语义断点。
• 🚀 全并发加速 (High Performance): 采用异步流水线设计，文档扫描、摘要生成、切片处理全部并发执行，速度极快。
• 📝 标准化输出: 每个块不仅包含文本，还包含标题、摘要和上下文元数据。

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📦 安装

可以通过 PyPI 直接安装：

pip install ai-chunking-ctk

或者从源码安装：

git clone https://github.com/chutiankuo0121/ai-chunking.git
cd ai-chunking
pip install .

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⚡ 快速开始

使用我们提供的高级 API，只需几行代码即可完成智能切分。

import asyncio
import json
from ai_chunking import smart_chunk_file, get_openai_wrapper

my_llm = get_openai_wrapper(
    api_key="sk-...", 
    model="deepseek-ai/deepseek-v3.2",
    concurrency=20,  # 并发数量
    base_url="https://..."
)

async def main():
    file_path = "document.md"
    
    print(f"开始处理: {file_path}")
    
    async for chunk in smart_chunk_file(
        file_path=file_path,
        llm_func=my_llm,
        target_tokens=3500,     # 每个块的目标长度
        max_llm_context=256000  # 模型的最大上下文窗口
    ):
        # 打印完整的 JSON 结果
        print(json.dumps(chunk, indent=2, ensure_ascii=False))

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

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🛠️ API 说明

smart_chunk_file

这是本库的核心入口函数。

async def smart_chunk_file(
    file_path: str | Path,
    llm_func: Callable[[str], Awaitable[str]],
    target_tokens: int,
    max_llm_context: int
) -> AsyncGenerator[Dict, None]

参数

• file_path: 目标 Markdown 或文本文件路径。
• llm_func: 用户提供的异步 LLM 调用函数。接收 prompt (str)，返回 response (str)。
• target_tokens: (必填) 每个切片的期望 Token 数（例如 2000-4000）。建议设为模型上下文的 1/3 到 1/10。
• max_llm_context: (必填) 当前 LLM 的最大上下文窗口（例如 128000）。系统会根据此值自动优化扫描步长。

返回值

异步生成器，产出如下字典结构：

{
  "chunk_id": "ck_001",
  "title": "Introduction to AI Chunking",
  "summary": "This section introduces the concept of semantic chunking...",
  "content": "Full text content of this chunk...",
  "tokens": 850
}

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⚙️ 原理简介

1. Phase 1: Scanner (全知扫描)

   • 系统首先快速扫描整篇文档。
   • 生成一份由此及彼的 叙事大纲 (Narrative Plan)。
   • 为后续切分提供“上帝视角”。

2. Phase 2: Splitter (坐标切分)

   • 根据目标 Token 数，将文本划分为待处理区间。
   • 在区间内插入 [ID: 10] 等坐标标记。
   • LLM 结合 Phase 1 的记忆，告诉系统：“请在 ID 15 处切开，因为这里话题结束了”。

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📄 License

MIT License