以下是對“理解 Token 索引與字符位置的區別”的內容整理，條理清晰，結構完整，保持技術細節，方便閱讀，無多余解釋：

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🔍 理解 Token 索引 vs 字符位置

文本分塊方法中返回的索引是 token 索引，而不是原始文本中的字符位置。理解這一點對正確使用和調試文本處理流程至關重要。

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📄 原始文本與 Tokenization 的區別

示例文本

"人工智能正在改變世界。"

字符位置（原始文本）

字符	人	工	智	能	正	在	改	變	世	界	。
位置	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10

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Token 位置（tokenizer 處理后）

Tokens = ["人", "工", "智", "能", "正", "在", "改", "變", "世", "界", "。"]
索引 =   [0,   1,   2,   3,   4,   5,   6,   7,   8,   9,   10]

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🔢 各分塊方法的返回值示例

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1?? 語義分塊（chunk_semantically）

text = "人工智能正在改變世界。它使得許多任務自動化。"

Tokenizer 分詞結果：

Tokens = ["人", "工", "智", "能", "正", "在", "改", "變", "世", "界", "。","它", "使", "得", "許", "多", "任", "務", "自", "動", "化", "。"]
索引 =    [0,   1,   2,   3,   4,   5,   6,   7,   8,   9,   10,11,  12,  13,  14,  15,  16,  17,  18,  19,  20,  21]

假設返回值為：

[(0, 11), (11, 22)]

表示：

• 第1塊：token索引 0-10，“人工智能正在改變世界。”
• 第2塊：token索引 11-21，“它使得許多任務自動化。”

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2?? 固定大小分塊（chunk_by_tokens）

text = "人工智能正在改變世界。它使得許多任務自動化。"
chunk_size = 5

返回值示例：

[(0, 5), (5, 10), (10, 15), (15, 20), (20, 22)]

表示：

• 第1塊：token索引 0-4，“人工智能正在”
• 第2塊：token索引 5-9，“改變世界。”
• 第3塊：token索引 10-14，“它使得許多”
• 第4塊：token索引 15-19，“任務自動化”
• 第5塊：token索引 20-21，“。”

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3?? 按句子分塊（chunk_by_sentences）

text = "人工智能正在改變世界。它使得許多任務自動化。我們需要適應這些變化。"

Tokenizer 分詞結果假設為：

句子1："人工智能正在改變世界。" → token索引 0~10  
句子2："它使得許多任務自動化。" → token索引 11~21  
句子3："我們需要適應這些變化。" → token索引 22~33

設置每個塊 1 個句子，返回值：

[(0, 11), (11, 22), (22, 34)]

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? 為什么返回 token 索引？

原因	說明
? NLP 模型處理的是 token	模型輸入必須是 token 序列，不能直接處理原始字符
? 精確控制長度	Token 數量直接決定能否通過模型輸入限制（如 BERT 的 512 token）
? 對齊后續處理流程	向量化、分塊拼接、交叉注意力等操作都基于 token 索引進行

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🔁 實際代碼中的字符位置 → Token 索引映射

部分關鍵轉換流程如下：

# 從 splitter 獲取字符級位置
nodes = [(node.start_char_idx, node.end_char_idx)for node in self.splitter.get_nodes_from_documents(...)
]# token_offsets 是 tokenizer 返回的每個 token 的字符起止位置
start_chunk_index = bisect.bisect_left([offset[0] for offset in token_offsets], char_start
)
end_chunk_index = bisect.bisect_right([offset[1] for offset in token_offsets], char_end
)

最終輸出的 (start_chunk_index, end_chunk_index) 就是基于 tokenizer 的 token 索引范圍。