from langchain_experimental.text_splitter import SemanticChunker

SemanticChunker 不是 LangChain 的内置组件，而是属于 langchain-experimental 包，这是一个 实验性功能 的扩展库，包含了一些尚未稳定或官方不推荐生产使用的模块。

✅ 一句话总结：

SemanticChunker 是一个基于 语义相似性 进行文本分块的实验性工具，它通过嵌入模型判断段落之间的语义距离，动态决定在哪里切分文本。

🔍 内部实现机制简介

SemanticChunker 的核心思想是：

不是按字符数或token数硬切，而是根据语义相似度“智能”切分。

1. 工作流程概览：

🧠 关键参数（初始化时）

SemanticChunker(
    embeddings,              # 嵌入模型，如 OpenAIEmbeddings()
    buffer_size=1,           

🧪 示例代码

from langchain_experimental.text_splitter import SemanticChunker
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

embeddings = OpenAIEmbeddings()
text_splitter = SemanticChunker(embeddings)

text = "你的长文本内容..."
docs = text_splitter.create_documents([text])

for doc in docs:
    print(doc.page_content)

⚠️ 注意事项

✅ 替代方案（稳定版）

如果你需要稳定的语义分块，可以考虑：

• RecursiveCharacterTextSplitter（LangChain内置）

• 自定义语义分块：用SentenceTransformer + 聚类/滑动窗口自己实现。

📌 总结一句话：

SemanticChunker 是 langchain-experimental 提供的“语义感知”分块器，用嵌入模型找语义断点，聪明但贵慢，适合实验，不适合量产。