文本分塊器 - Free Online Tool | PivaBox

文字分塊器 — 將長文字分割為易於管理的區塊，適用於 AI 與資料處理

1. 將長文字貼上至輸入區域。此分塊器專為處理大型文件而設計，包括文章、逐字稿、說明文件或任何超出 AI 模型上下文視窗限制或需要分段處理的文字。
2. 設定分塊策略：依字元數、字數、句子邊界或段落邊界進行分割。設定分塊大小和重疊量。重疊分塊可防止邊界處的上下文遺失，這對 RAG（檢索增強生成）和語意搜尋應用至關重要。
3. 檢視產生的分塊，逐個複製或將所有分塊下載為獨立檔案。每個分塊皆已編號並顯示字元數，方便快速參考。

Frequently Asked Questions

文字分塊器是免費的嗎？

是的，完全免費。可對任意長度的文字進行分塊，且對分塊數量或處理量沒有任何限制。

我的文字會被上傳到任何地方嗎？

不會。所有分塊操作均在您的瀏覽器本機執行。您的文件在您的裝置上保持私密。

什麼是文字分塊？為什麼它對 AI 和 LLM 應用很重要？

文字分塊將大型文件分割為更小、有重疊的片段，以便受上下文限制的系統進行處理。主要用例：(1) RAG（檢索增強生成）— 將文件分割為 512–1024 個 token 的片段，並有 10–20% 的重疊，以便嵌入向量資料庫。分塊成為可搜尋的單元；當使用者提問時，系統會檢索相關分塊並將其作為上下文提供給 LLM。(2) LLM 上下文視窗 — 模型有 token 限制（8K、32K、128K）；將較長文件分塊以便批次處理。(3) 文件處理管線 — 分割大型 PDF 或網路擷取內容以進行平行處理。(4) 翻譯 — 在傳送到有字元限制的翻譯 API 之前對長文字進行分塊。最佳實踐：根據嵌入模型的最佳輸入長度選擇分塊大小（例如 text-embedding-ada-002 為 512 個 token），始終使用重疊（10–20%）以避免將關鍵概念分割到不同分塊中，優先使用句子/段落邊界而非純字元限制以保持語意單元的完整性，並為每個分塊保留中繼資料（來源文件、位置、頁碼）以便追蹤。