有些文档具有固有的结构，例如HTML、Markdown或JSON文件。在这种情况下，基于文档结构进行拆分往往是有益的，因为这种结构通常能自然地组合语义相关的文本。

文本自然地被组织为段落、句子和单词等层级单元。我们可以利用这种固有结构来指导分割策略，从而创建既能保持自然语言流畅性、又能维持分块内语义连贯性、还能适应不同文本粒度的分块。

LangChain 的递归字符文本分割器（RecursiveCharacterTextSplitter）实现了这一理念。

大语言模型存在Token数量限制，不应超出该限制。因此，在分割文本成块时，需要计算好Token的数量。市面上存在多种tokenizer，计算文本token数量时，应使用与语言模型相匹配的tokenizer。

在 LangChain 库中，文本切割器基类TextSplitter 提供了split_documents() 和 split_text() 两个切割方法常用的文本分割方法。

TextSplitter的子类都继承的这两个方法。下面分别介绍它们的作用和区别。

在Langchain的数据增强模块，数据以 Document 对象和向量形式在各个包装器之间流转。向量形式的数据由向量数据库管理，而被转换为向量之前，数据以 Document 对象的形式存在。

在自然语言处理（NLP）和大语言模型（LLM）中，嵌入(Embedding) 是一个核心概念。它的本质是将文本（如单词、句子或文档）转换为数值形式的向量（一串数字），使得计算机能够理解和处理这些文本的语义信息。

在LangChain框架中，嵌入模型包装器（Embedding Model Wrappers） 是用于将文本转换为向量表示的标准化接口，支持多种底层模型和服务。

LangChain框架中的Loader组件是数据增强处理流程中的核心模块，负责将不同格式的数据源转换为统一的Document对象。这些文档对象包含文本内容（page_content）和元数据（metadata），为后续的文本处理、嵌入、问答等操作奠定基础。

LangChain 框架的数据增强模块主要基于**检索增强生成（RAG）**技术，通过整合外部知识库提升大语言模型（LLM）在专业领域、实时性要求和私有数据场景下的表现。

Agent的ReAct框架是一种结合**推理（Reasoning）与行动（Acting）**的AI智能体开发框架，旨在通过动态的思考与执行循环解决复杂任务。