基于深度语义理解的智能文档切片工具，专门解决传统基于固定长度或简单分隔符切片导致的语义割裂问题。 通过先进的语义分析技术，智能识别文本的语义边界，确保每个切片在语义上的完整性和连贯性。
先进的语义分析技术，让文档切片变得智能而精准
使用SentenceTransformer模型计算语义向量，通过余弦相似度识别语义边界， 结合长度约束、语义阈值等多重因素进行智能切片决策。
支持PDF、Word(.docx)、纯文本(.txt)等多种格式， 智能识别并保持文档的章节、段落、表格等结构信息。
优化的算法设计，支持大文档的快速处理， 批处理语义向量计算，流式处理减少内存占用。
丰富的参数配置选项，适应不同应用场景需求， 支持切片大小、语义阈值、重叠比例等多维度调优。
提供语义连贯性、长度分布、Token统计等多维度质量评估， 完整的切片质量统计信息和优化建议。
完整的RESTful API接口和Web界面，易于集成到现有系统， 支持文件上传和文本直接处理两种方式。
模块化设计，每个组件专注于特定功能，协同工作确保最佳效果
DocumentParser
SemanticAnalyzer
SemanticChunker
ChunkOptimizer
QualityEvaluator
广泛适用于各种文档处理和AI应用场景
为RAG应用提供高质量的文档切片，保持语义完整性，提升检索效果。
构建智能问答系统，确保答案的语义完整性和准确性。
智能文档摘要生成，保持重要信息的语义完整性。
为AI模型训练提供高质量的文本数据，确保训练效果。
智能提取实体关系，构建高质量的知识图谱。
深度文本分析，挖掘文档中的潜在价值和洞察。