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语言模型有标记数量限制。你不应超过标记限制。因此，当你将文本分割成块时，计算标记数量是一个好主意。存在许多标记化工具。在计算文本中的标记时，应使用与语言模型相同的标记化工具。

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js-tiktoken

js-tiktoken 是 OpenAI 创建的 BPE 标记化工具的 JavaScript 版本。
我们可以使用 tiktoken 通过 TokenTextSplitter 估算使用的标记数量。对于 OpenAI 模型，这可能更准确。
  1. 文本如何分割：按传入的字符分割。
  2. 块大小如何测量：通过 tiktoken 标记化工具。
npm install @langchain/textsplitters

import { TokenTextSplitter } from "@langchain/textsplitters";
import { readFileSync } from "fs";

// 示例：读取长文档
const stateOfTheUnion = readFileSync("state_of_the_union.txt", "utf8");
要使用 TokenTextSplitter 进行分割，然后使用 tiktoken 合并块，请在初始化 TokenTextSplitter 时传入 encodingName（例如 cl100k_base）。请注意，此方法的分割结果可能大于 tiktoken 标记化工具测量的块大小。 
import { TokenTextSplitter } from "@langchain/textsplitters";

// 示例：使用 cl100k_base 编码
const splitter = new TokenTextSplitter({ encodingName: "cl100k_base", chunkSize: 10, chunkOverlap: 0 });

const texts = splitter.splitText(stateOfTheUnion);
console.log(texts[0]);

议长女士、副总统女士、第一夫人和第二先生。国会议员和内阁成员。最高法院大法官。我的美国同胞们。

去年，COVID-19 使我们分离。今年我们终于再次相聚。

今晚，我们以民主党人、共和党人和独立人士的身份相聚。但最重要的是，作为美国人。

肩负着对彼此、对美国人民、对宪法的责任。
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