chonkie-ts 的安装和配置教程
1. 项目基础介绍和主要编程语言
chonkie-ts 是一个开源文本分块库,专为 TypeScript 开发者设计。它旨在提供一种轻量级、快速且易于使用的文本分块解决方案。该库适用于需要在项目中实现文本分块功能的开发者,特别是那些需要为 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 应用程序进行文本分块的开发者。chonkie-ts 是原始 Python 版本 chonkie 库的 TypeScript 端口,它保留了原始库的核心功能并添加了一些 TypeScript 特有的特性。
该项目的主要编程语言是 TypeScript,它为 JavaScript 提供了静态类型检查和其他强大的功能,使得大型项目的开发更加可靠和易于维护。
2. 项目使用的关键技术和框架
chonkie-ts 使用以下关键技术和框架:
- TypeScript: 作为 JavaScript 的超集,提供了静态类型检查和面向对象编程的特性。
- Node.js: 作为运行时环境,允许 chonkie-ts 在服务器端执行。
- NPM (Node Package Manager): 用于管理项目的依赖包。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细安装步骤
准备工作
在开始安装 chonkie-ts 之前,请确保您的系统中已经安装了以下工具:
- Node.js: chonkie-ts 需要一个 JavaScript 运行时环境。
- NPM: 用于安装 chonkie-ts 及其依赖。
您可以通过在命令行中运行以下命令来检查这些工具的安装情况:
node -v
npm -v
如果您的系统尚未安装这些工具,请先安装它们。
安装步骤
-
克隆项目仓库
首先,您需要克隆 chonkie-ts 的 GitHub 仓库到本地计算机。打开命令行并运行以下命令:
git clone https://github.com/chonkie-inc/chonkie-ts.git这将在当前目录下创建一个名为
chonkie-ts的新文件夹,其中包含了项目的所有文件。 -
进入项目目录
使用以下命令进入项目目录:
cd chonkie-ts -
安装依赖
在项目目录中,运行以下命令来安装所有必要的依赖:
npm install这将使用 NPM 来安装项目
package.json文件中列出的所有依赖。 -
构建项目
安装完依赖后,您可能需要构建项目。这通常是通过以下命令完成的:
npm run build这将编译 TypeScript 代码到 JavaScript,确保所有类型正确无误。
-
开始使用
现在,您已经成功安装并配置了 chonkie-ts,可以开始在您的 TypeScript 项目中使用它了。以下是一个简单的示例,展示如何导入并使用
TokenChunker:import { TokenChunker } from 'chonkie'; async function main() { const chunker = await TokenChunker.create(); const chunks = await chunker.chunk('这是一段需要分块的文本。'); for (const chunk of chunks) { console.log(chunk.text); console.log(chunk.token_count); } } main();
以上就是 chonkie-ts 的安装和配置教程。如果您在安装或使用过程中遇到任何问题,可以查看项目的官方文档或向社区寻求帮助。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00