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Transformations that convert raw input data into structured document formats for analysis or chunking.
Distinct from Raw Document Retrieval: The candidates focus on retrieval (fetching) or rendering, not the structural transformation of raw data into a format suitable for chunking.
Explore 1 awesome GitHub repository matching data & databases · Document Preprocessing Pipelines. Refine with filters or upvote what's useful.
Chonkie ist eine Text-Chunking-Bibliothek, die für Retrieval-Augmented-Generation-Pipelines (RAG) konzipiert wurde. Sie fungiert als semantischer Text-Splitter und RAG-Ingestion-Pipeline und transformiert Rohtext in eingebettete Segmente für die Speicherung in Vektordatenbanken. Das Projekt zeichnet sich durch spezialisierte Splitting-Strategien aus, einschließlich eines AST-basierten Code-Splitters zur Bewahrung logischer Grenzen im Quellcode und eines semantischen Text-Splitters, der Embedding-Modelle verwendet, um Grenzen basierend auf der Bedeutung zu bestimmen. Es bietet zudem einen Vektordatenbank-Ingestor, um die Generierung von Embeddings und deren Export in verschiedene Speicher zu automatisieren. Die Bibliothek deckt ein breites Spektrum an Funktionen ab, einschließlich Dokumenten-Parsing via OCR und Markdown-Extraktion, einer Vielzahl von Splitting-Methoden wie Token-Count und hierarchische Segmentierung sowie Workflow-Orchestrierung durch wiederverwendbare Pipelines. Sie unterstützt eine breite Palette an Vektorspeicher-Integrationen, einschließlich Qdrant, Milvus, Weaviate und Elasticsearch, sowie den Datenexport in JSON- und Hugging-Face-Datensätze. Nutzer können diese Operationen über eine Kommandozeilenschnittstelle ausführen oder das System als containerisierten API-Dienst bereitstellen.
Transforms raw input into structured document formats to prepare data for the chunking stage.