Chonkie-ts 项目启动与配置教程
2025-05-25 09:50:40作者:昌雅子Ethen
1. 项目目录结构及介绍
Chonkie-ts 是一个轻量级的文本分块库,用于 TypeScript 项目中。项目目录结构如下:
chonkie-ts/
├── assets/ # 静态资源目录
├── examples/ # 示例代码目录
├── src/ # 源代码目录
│ └── chonkie/ # Chonkie 库的核心代码
├── tests/ # 测试代码目录
├── .github/ # GitHub 工作流配置目录
│ └── workflows/ # GitHub Actions 工作流文件
├── .gitignore # Git 忽略文件列表
├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南
├── DOCS.md # 项目文档
├── LICENSE # 项目许可证文件
├── README.md # 项目自述文件
├── jest.config.js # Jest 测试配置文件
├── package-lock.json # npm 包锁定文件
├── package.json # npm 包配置文件
└── tsconfig.json # TypeScript 配置文件
assets/:包含项目的静态资源,如文档、图片等。examples/:存放了使用 Chonkie-ts 的示例代码。src/:项目源代码,chonkie/目录下是 Chonkie-ts 的核心实现。tests/:包含了项目的单元测试和集成测试代码。.github/:包含了 GitHub Actions 的配置文件,用于自动化测试、构建等。.gitignore:指定 Git 应该忽略的文件和目录。CONTRIBUTING.md:为贡献者提供了贡献项目代码的指南。DOCS.md:详细介绍了项目的使用方法和API文档。LICENSE:项目遵循的许可证信息。README.md:项目简介和基本信息。jest.config.js:Jest 测试框架的配置文件。package-lock.json:记录了项目的依赖项和版本。package.json:定义了项目的依赖、脚本和元数据。tsconfig.json:TypeScript 编译器的配置文件。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要依赖于 package.json 文件中的 scripts 字段。以下是一些基本的启动脚本:
"scripts": {
"start": "ts-node ./src/index.ts", // 使用 ts-node 直接运行 TypeScript 文件
"build": "tsc", // 使用 TypeScript 编译器编译项目
"test": "jest" // 运行 Jest 进行单元测试
}
你可以通过以下命令启动项目:
npm start
这条命令会运行 src/index.ts 文件,这是项目的入口点。
3. 项目的配置文件介绍
tsconfig.json
tsconfig.json 文件是 TypeScript 项目的核心配置文件,定义了 TypeScript 编译器的行为。以下是一些基本配置:
{
"compilerOptions": {
"target": "es6", // 编译到哪个 ECMAScript 版本
"module": "commonjs", // 使用的模块系统
"strict": true, // 启用所有严格类型检查选项
// ... 其他编译选项
},
"include": [
"src/**/*" // 包含 src 目录下的所有文件
],
"exclude": [
"node_modules", // 排除 node_modules 目录
"**/*.spec.ts" // 排除所有以 .spec.ts 结尾的测试文件
]
}
package.json
package.json 文件定义了项目的依赖和脚本。以下是一些基本配置:
{
"name": "chonkie-ts",
"version": "0.2.5",
"description": "A no-nonsense fast, lightweight, and efficient text chunking library for TypeScript",
"main": "dist/chonkie.js",
"scripts": {
"start": "ts-node ./src/index.ts",
"build": "tsc",
"test": "jest"
},
"dependencies": {
// ... 项目依赖
},
"devDependencies": {
// ... 开发依赖
}
}
在这个文件中,你可以定义项目的入口文件(main 字段),项目的依赖(dependencies 字段)以及开发依赖(devDependencies 字段)。同时,你可以通过 scripts 字段定义项目的启动、构建和测试脚本。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
670
155
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322