对 LangChain 常见的 8 种分割器进行多维度横向对比，明确每种工具的底层逻辑。

🧠 核心概念：三个维度看分割

在对比之前，请记住这三个衡量尺度：

1. Split By (怎么断句)：换行符、正则、还是特定的语法树？
2. Measured By (怎么算大小)：数几个字符（Length），还是数几个 Token？
3. Context (语义保留)：切完之后，这段话还能看懂吗？

🧩 8 种分割器深度对标

我们将这 8 位选手分为四个“战队”：

第一战队：基础通用类（程序员最常用）

1. CharacterTextSplitter
   • 逻辑：极其死板。你指定一个字符（默认是 "\n\n"），它就按这个切。
   • 缺点：容易超限。如果一段话特别长，中间没有 "\n\n"，它就会让这一块变得巨大。
2. RecursiveCharacterTextSplitter
   • 逻辑：最推荐的默认选手。它有备选方案：先找段落符，找不到再找换行符，再找不到找空格。
   • 底层：这就是一个递归函数，直到块大小达标为止。

第二战队：结构感知类（最懂程序员）

3. MarkdownHeaderTextSplitter
   • 逻辑：它不看长度，它看 #、##、###。
   • 强项：它能把标题作为元数据（Metadata）带给切出来的每一块。这对于 RAG 检索非常关键，模型能知道这段话属于哪个章节。
4. Language()
   • 逻辑：这是 RecursiveCharacterTextSplitter 的变体，内置了各种编程语言的分隔符。
   • 支持：Python, Go, Rust, JS 等。它知道不要把一个 if-else 从中间切断。

第三战队：模型对齐类（LLM 最喜欢）

5. TokenTextSplitter
   • 逻辑：使用 tiktoken 等编码器。
   • 意义：大模型的“胃口”是按 Token 算的。字符数不等于 Token 数。用这个可以物理意义上精准控制不爆 Context（上下文）。
6. SentenceTransformersTokenTextSplitter
   • 逻辑：专为特定的 Embedding 模型设计。
   • 场景：如果你用的向量模型有严格的 Token 限制（比如只能处理 512 个 Token），用这个最保险。

第四战队：自然语言专家（最懂人类语言）

7. NLTKTextSplitter
   • 逻辑：调用 NLTK 这个老牌 NLP 库，按“句子”切分。
   • 优势：它懂英文的句号、感叹号，不会在缩写（如 Mr.）后面乱切。
8. SpacyTextSplitter
   • 逻辑：比 NLTK 更重、更准的 NLP 模型。
   • 适用：处理极其复杂、不规范的长文本。

📊 终极对比决策表

❓ 苏格拉底式引导思考

1. 场景： 假如你现在要爬取你的旧博客（Markdown 格式）做成一个私人 AI 助手，你会如何组合使用这些分割器？（提示：可以先按标题切，再按递归切吗？）
2. 性能： 如果处理 1000 万字的语料，你会选 SpacyTextSplitter 还是 RecursiveCharacterTextSplitter？为什么？
3. 逻辑： 既然 Token 是最准的，为什么我们不干脆全部只用 TokenTextSplitter？

✅ 选型口诀（小结）

• 默认用 Recursive；
• 有结构用 Markdown 或 Language；
• 怕溢出用 Token；
• 求精准用 NLTK 或 Spacy。

🔁 轻量复习问题

• 在 RecursiveCharacterTextSplitter 中，默认的切分顺序是什么？
• 为什么在做代码切分时，不建议直接用简单的换行符切割？