????????為了將大語言模型植入到小程序中，來支持用戶的問答。那我們首先需要做的是什么呢，不是引入大語言模型，而且為大語言模型搭建一個私有化知識庫，但是這是這節呢，我們先不搭建私有化知識庫，在這之前，我們還需要做一個前置工作，那就是數據準備。
? ? ? ? 小版本的語言模型本身的能力不像大參數量的模型那樣，有用強大的知識庫和泛化能力。我們需要為其提供一個外部的知識庫，為模型提供額外的知識儲備，進而利用模型的推理能力回答用戶的問題。搭建知識庫之前，我們就需要將數據，存儲到知識庫中。那么首先，我們就需要解析文件得到元數據。
一、文本解析
為了解析到元數據，我們采用一個開源的工具，Apache Tika進行文件內容解析，這是一個由java開發的內容分析工具包。
<dependency><groupId>org.apache.tika</groupId><artifactId>tika-core</artifactId><version>3.0.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.apache.tika</groupId><artifactId>tika-parsers-standard-package</artifactId><version>3.0.0</version>
</dependency>?我們先創建一個工具類TikaUtil，編寫一個函數用來解析我們傳入的文件內容。
?二、文本切片
?有了向量數據庫后，我們就需要把數據存入向量數據庫中了，在這之前呢，我們需要寫完成一個文件解析的功能，因為，要解釋到元數據，才進行接下來的步驟，我們這里選擇Apache Tika進行文件內容解析，這是一個由java開發的內容分析工具包。
<dependency><groupId>org.apache.tika</groupId><artifactId>tika-core</artifactId><version>3.0.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.apache.tika</groupId><artifactId>tika-parsers-standard-package</artifactId><version>3.0.0</version>
</dependency>?我們先創建一個工具類TikaUtil，編寫一個函數用來解析我們傳入的文件內容。
public String extractText(MultipartFile file) {try {// 創建解析器--在不確定文檔類型時候可以選擇使用AutoDetectParser可以自動檢測一個最合適的解析器Parser parser = new AutoDetectParser();// 用于捕獲文檔提取的文本內容。-1 參數表示使用無限緩沖區,解析到的內容通過此hander獲取BodyContentHandler bodyContentHandler = new BodyContentHandler(-1);// 元數據對象，它在解析器中傳遞元數據屬性---可以獲取文檔屬性Metadata metadata = new Metadata();// 帶有上下文相關信息的ParseContext實例，用于自定義解析過程。ParseContext parseContext = new ParseContext();parser.parse(file.getInputStream(), bodyContentHandler, metadata, parseContext);// 獲取文本return bodyContentHandler.toString();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return null;}}我們使用該工具即可獲得文件的元數據。但是在問答的時候，我們不能將整個文件全部輸入到大模型中，一方面是模型本身是擁有上上下文窗口大小限制，另一方面是大量的信息可能影響模型的推理時間和準確率。為了解決這種情況，我們需要將文本分塊，把內容切割成一個一個的文本塊，將每個塊作為一個知識單元，再將其轉換為向量表示存入向量數據庫，這樣大模型在檢索的時候只需要將相關的文本塊添加到上下文中，既能保證回答的準確性，也解決了上下文過長的問題。
對于分塊的方法，在Langchain框架中，有多種分塊策略：
固定大小分塊：按固定字符數或單詞數分割文本，簡單直接，但可能破壞句子或段落的完整性。
按句子分塊：使用自然語言處理工具（如NLTK、spaCy）按句子邊界分割文本，適合處理句子級別的任務。
按段落分塊：按段落分割文本，適合處理段落級別的任務，段落通常由換行符分隔。
重疊分塊：在固定大小分塊的基礎上，允許塊之間有重疊部分，避免信息丟失。
遞歸分塊：遞歸地將文本分割成更小的部分，直到滿足特定條件，適合處理復雜文本結構。
語義分塊：根據語義或主題分割文本，通常需要自然語言處理技術識別語義邊界。
在java社區，Langchain4J??旨在為 Java 開發者提供類似于 LangChain（基于 Python）的功能。LangChain4J 的目標是將 LangChain 的核心概念和功能移植到 Java 生態系統中，使 Java 開發者能夠更方便地構建基于大語言模型（LLMs）的應用程序。Langchain4J
Langchain4J也為我們提供了多種文本分塊方法：
DocumentByParagraphSplitterDocumentByLineSplitterDocumentBySentenceSplitterDocumentByWordSplitterDocumentByCharacterSplitterDocumentByRegexSplitter- Recursive:?
DocumentSplitters.recursive(...)
在這之前，我們先新建一個TikaVo類，用作傳輸文檔解析分片后的結果。
@Accessors(chain = true)
@Data
public class TikaVo implements Serializable {private List<String> text;private List<String> metadata;
}
這里，我們采用遞歸分割的方式，將輸入的文本分割成塊。
private TikaVo splitParagraphs(String content) {DocumentSplitter splitter = DocumentSplitters.recursive(TARGET_LENGTH, LENGTH_TOLERANCE, new OpenAiTokenizer());List<TextSegment> split = splitter.split(Document.document(content));return new TikaVo().setText(split.stream().map(TextSegment::text).toList()).setMetadata(split.stream().map(textSegment -> JSON.toJSONString(textSegment.metadata())).toList());}到這里，文件處理算是完成了，這里，我們可以寫一個接口來測試一下效果,我這里就不展示了。感興趣的小伙伴，也可以試試其他的切片方法。
后面，我們將介紹，如何將處理好的文本，存儲到數據庫中。
