从 LangChain 到企业级应用：RAG 中 Fixed-Size Chunking 的最佳实践揭秘

def fixed_size_chunk(text: str, chunk_size: int = 50) -> list[str]:    """    将文本按固定词数进行切分。    Args:        text (str): 待切分的原始文本字符串。        chunk_size (int): 每个文本块所包含的词语数量。                          默认为 50 个词。    Returns:        list[str]: 包含切分后文本块的字符串列表。    """    words = text.split()     chunks = [" ".join(words[i:i+chunk_size]) for i in range(0, len(words), chunk_size)]    return chunks# --- 示例用法 ---# 假设 pdf_text_example 是从 PDF 文档中提取出的一个长文本内容# 为了演示，我将使用一个足够长的示例文本，但您可以替换为您的实际文本pdf_text_example = """在人工智能领域，检索增强生成（RAG）技术已经成为构建实用、知识驱动的大型语言模型（LLM）应用的核心范式。它有效地弥合了模型静态知识与动态外部信息之间的鸿沟，让 LLM 能够引用实时或领域特定的数据，极大地提高了回复的准确性和可靠性。然而，当我们迈向更复杂的 AI 应用时，仅仅依赖向量相似性搜索，在处理那些相互关联、关系至关重要的数据时常常显得力不从心。构建真正智能的代理或提供高度准确、理解上下文深度的回答，需要理解信息之间的‘联系’，而不仅仅是‘相似’。这正是对下一代 RAG 应用的需求所在。支撑这些高级能力的数据库，必须能够同时处理向量相似性和复杂的结构化关系。HelixDB 应运而生，正是为了应对这一挑战。它打破了传统数据库的界限，是一个革命性的开源图向量数据库，巧妙融合了图数据库强大的关系表达能力与向量数据库高效的相似性搜索能力。HelixDB 旨在为下一代 RAG 应用提供一个更智能、更灵活的数据存储基础，让你能够基于内容相似性和结构化关系进行更丰富的上下文检索。如果你正在探索 RAG 的未来，并寻求能够同时处理向量和复杂关系的强大开源数据解决方案，那么理解 HelixDB 至关重要。通过本文，你将一文读懂这款为下一代 RAG 应用量身打造的开源图向量数据库的核心理念、架构优势以及它如何助力你的智能化创新。让我们一起深入了解 HelixDB 的独特之处吧！这是一个额外的句子，确保文本足够长，可以被切分成多个块，以演示第二个块的打印。"""# 将文本按每50个词语切分成块chunks_result = fixed_size_chunk(pdf_text_example, chunk_size=10)print(f"原始文本被切分成了 {len(chunks_result)} 个块。")# --- 解决方案在这里：添加安全检查 ---# 尝试打印第一个块if len(chunks_result) > 0:    print("\n--- 第一个块内容示例 ---")    print(chunks_result[0])else:    print("\n--- 列表为空，无法打印第一个块 ---")# 尝试打印第二个块，先检查列表长度是否至少有2个元素if len(chunks_result) > 1:    print("\n--- 第二个块内容示例 ---")    print(chunks_result[1])else:    print("\n--- 无法打印第二个块，因为列表长度不足（少于2个块） ---")# 如果您想打印所有生成的块，可以使用循环：# print("\n--- 所有生成的文本块 ---")# for i, chunk in enumerate(chunks_result):#     print(f"块 {i}:")#     print(chunk)#     print("-" * 20)