TokenTextSplitter 详解：按 Token 分割文本的艺术与科学

前言

在 AI 的世界里，模型虽然聪明，但记忆力却有点“短”。一旦输入的 token 数量超过限制，模型就会像吃撑的学生一样，开始“忘词”或漏掉关键信息。为了让大脑容量有限的模型依然能够顺畅理解长文，我们需要给内容进行切片分装，就像把一整个超大披萨切成大小均匀、方便入口的小块，不仅方便咀嚼，还能确保每一口味道完整。

这时候，TokenTextSplitter 就像一位经验丰富的“文本切片师”，手持精密的 token 计量尺，精准地计算每一段的长度，力求既不超标，也不牺牲上下文的连贯性。它会细心观察句子边界，在句号、问号、感叹号或换行处落刀，避免把一句话从中间硬生生劈开，造成语义错乱。更贴心的是，它还能保留原始文档的元数据，让每一个被分割的文本块都带着“身份证”，方便后续溯源与处理。

有了它，长文就不再是模型的“噩梦”，而是经过精心包装、适合分批消化的美味佳肴。无论是大规模数据处理，还是为模型预处理内容，TokenTextSplitter 都是一把高效、优雅又可靠的利器。

简介

TokenTextSplitter 是 TextSplitter 的一种实现，它通过 CL100K_BASE 编码将文本按 token 数进行切分。想象一下，如果把长文比作一条信息大鱼，模型的“胃”容量有限，直接塞进去容易消化不良。TokenTextSplitter 就像一位经验丰富的厨师，将大鱼切成大小适中、方便入口的鱼片，同时照顾每块的完整性和口感。

切分过程中，它不仅按照设定的 token 大小切片，还会尽量在句号、问号、感叹号、换行等自然断点进行切分，避免把一句话生生劈成两半，保证每块内容语义连贯。它还能保留原始文档的元数据，让每个切片都带上“身份证”，无论后续是存入数据库、向向量模型