Khoj项目中文文本处理优化方案解析

在开源AI个人助手项目Khoj的开发过程中，我们发现了一个影响中文等CJK语言处理效果的技术问题。本文将深入分析该问题的成因，并提出专业的技术解决方案。

问题背景

Khoj作为一款基于语义搜索的AI助手，其核心功能依赖于对用户个人文档的有效索引和处理。在处理文本数据时，系统会将文档内容分割成单词进行后续分析。然而，当前实现存在一个关键缺陷：仅使用空格作为单词分隔符。

这种设计对于拉丁语系文本（如英语）可能适用，因为这些语言中单词通常由空格分隔。但对于中文、日文和韩文等CJK语言，这种处理方式会导致严重的语义丢失，因为这些语言不使用空格分隔词语。

技术分析

问题的根源在于文本预处理阶段的单词分割逻辑。当前实现存在两个关键限制：

1. 单一分隔符依赖：仅使用空格作为分隔符，无法适应无空格语言的文本结构
2. 长词过滤机制：设置了最大单词长度限制，导致连续长文本被整体丢弃

这种设计会导致中文文档被当作一个超长"单词"处理，进而被过滤系统丢弃，最终索引中仅保留文档开头的少量内容。

解决方案

针对这一问题，我们提出了多层次的改进方案：

1. 多粒度分割策略：引入递归字符分割器，支持按段落、句子、词语等多级分割
2. 语言自适应处理：根据文本特征自动识别语言类型，应用不同的分割策略
3. 保留语义完整性：优化长词处理逻辑，避免重要语义信息丢失

改进后的系统能够正确处理各种语言类型的文档，特别是对中文等无空格语言的支持得到显著提升。系统现在可以：

• 准确分割中文连续文本
• 保留完整的语义信息
• 维持原有的拉丁语系处理能力

实现意义

这一改进不仅解决了中文处理的技术难题，更为Khoj项目的国际化发展奠定了基础。系统现在能够：

1. 服务更广泛的用户群体
2. 处理更多样化的文档类型
3. 提供更准确的语义搜索体验

该优化体现了开源项目对多元语言支持的重视，展示了技术方案应如何适应不同语言特性的专业思考。