如何利用LangChain文本分割器缩减Token？300页PDF处理遇阻

你用的RecursiveCharacterTextSplitter核心作用是把超大文本拆成符合LLM Token限制的小片段（Chunk），解决单条输入超长无法处理的问题：

• 它会优先按自然语义分隔符（换行、句号、逗号）拆分，尽量保证每个Chunk的语义完整，不会把完整句子或段落生硬切开；
• chunk_size=1000控制每个Chunk的字符数（可配置切换为Token数），确保单个Chunk能塞进模型的上下文窗口；
• chunk_overlap=50设置前后Chunk的重叠内容，避免拆分后上下文断裂，让模型能衔接相邻Chunk的语义。

你当前用的StuffDocumentsChain会把所有拆分后的Chunk直接塞进Prompt，300页拆出的Chunk总数太多，必然超Token。得换适配长文本的链，再优化分割策略：

1. 替换为MapReduceDocumentsChain #

先给每个Chunk单独生成小摘要，再把所有小摘要合并成最终的全文摘要，全程控制单轮输入的Token量：

from langchain.chains.summarize import load_summarize_chain
from langchain.llms import OpenAI

llm = OpenAI(temperature=0)
# 加载MapReduce链，自动处理分块摘要+合并
map_reduce_chain = load_summarize_chain(llm, chain_type="map_reduce")
final_summary = map_reduce_chain.run(all_splits)

2. 改用RefineDocumentsChain #

先基于第一个Chunk生成初始摘要，再依次用后续Chunk迭代优化这个摘要，每次只输入当前Chunk+已生成的摘要，增量式生成最终结果，更适合需要保留上下文连贯性的长文本：

refine_chain = load_summarize_chain(llm, chain_type="refine")
final_summary = refine_chain.run(all_splits)

3. 优化文本分割策略 #

把字符分割换成Token分割，更精准匹配模型的Token限制：

from langchain.text_splitter import TokenTextSplitter

# 按Token数拆分，比如每个Chunk控制在500Token（适配gpt-3.5-turbo的4k窗口）
text_splitter = TokenTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
all_splits = text_splitter.split_documents(data)

如果用的是大窗口模型（比如gpt-4-32k），可以把chunk_size调大到2000-3000Token，减少Chunk数量，提升合并效率。

4. 分阶段摘要（可选） #

如果MapReduce还是觉得慢，可以先把所有Chunk分成若干组，每组先做一次摘要，再把组级摘要合并成最终摘要，相当于多轮MapReduce，进一步降低单轮输入的Token压力。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Stephany