■ RecursiveCharacterTextSplitter 클래스의 create_documents 메소드를 사용해 문자열을 문서 리스트로 분할하는 방법을 보여준다.
▶ main.py
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from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter with open("appendix-keywords.txt") as textIOWrapper: fileContent = textIOWrapper.read() recursiveCharacterTextSplitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size = 250, chunk_overlap = 50, length_function = len, is_separator_regex = False ) documentList = recursiveCharacterTextSplitter.create_documents([fileContent]) print(documentList[0]) """ page_content='Semantic Search 정의: 의미론적 검색은 사용자의 질의를 단순한 키워드 매칭을 넘어서 그 의미를 파악하여 관련된 결과를 반환하는 검색 방식입니다. 예시: 사용자가 "태양계 행성"이라고 검색하면, "목성", "화성" 등과 같이 관련된 행성에 대한 정보를 반환합니다. 연관키워드: 자연어 처리, 검색 알고리즘, 데이터 마이닝 Embedding' """ |
▶ requirements.txt
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annotated-types==0.7.0 anyio==4.8.0 certifi==2024.12.14 charset-normalizer==3.4.1 exceptiongroup==1.2.2 h11==0.14.0 httpcore==1.0.7 httpx==0.28.1 idna==3.10 jsonpatch==1.33 jsonpointer==3.0.0 langchain-core==0.3.29 langchain-text-splitters==0.3.5 langsmith==0.2.10 orjson==3.10.14 packaging==24.2 pydantic==2.10.5 pydantic_core==2.27.2 PyYAML==6.0.2 requests==2.32.3 requests-toolbelt==1.0.0 sniffio==1.3.1 tenacity==9.0.0 typing_extensions==4.12.2 urllib3==2.3.0 |
※ pip install langchain-text-splitters 명령을 실행했다.
