基于句子语义切割的文本切割尽可能的保留了句子的完整语义。SentenceTransformersTokenTextSplitter分割器通过 model_name参数指定预训练模型的名称，这个模型通常对应一个特定的分词器。
Splitting by token > SentenceTransformers，SentenceTransformersTokenTextSplitter
大语言模型存在Token数量限制，不应超出该限制（如 GPT-4 Turbo 支持 128K Token），超出限制会导致截断或报错。
NLTKTextSplitter 是基于自然语言处理库 NLTK 实现的结构化文本分割工具，专为处理英文文本设计。其核心价值在于替代朴素的分隔符切割（如"\n\n"），通过语言学规则实现符合语义逻辑的文本分块（先识别出文本中的句子边界，然后再将这些句子组合成符合大小要求（如 Token 数量）的文本块）。
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。