基于句子语义切割的文本切割尽可能的保留了句子的完整语义。SentenceTransformersTokenTextSplitter分割器通过 model_name参数指定预训练模型的名称，这个模型通常对应一个特定的分词器。

大语言模型存在Token数量限制，不应超出该限制（如 GPT-4 Turbo 支持 128K Token）。超出限制会导致截断或报错。

大语言模型存在Token数量限制，不应超出该限制。因此，在分割文本成块时，需要计算好Token的数量。市面上存在多种tokenizer，计算文本token数量时，应使用与语言模型相匹配的tokenizer。

在 LangChain 库中，文本切割器基类TextSplitter 提供了split_documents() 和 split_text() 两个切割方法常用的文本分割方法。

TextSplitter的子类都继承的这两个方法。下面分别介绍它们的作用和区别。

在Langchain的数据增强模块，数据以 Document 对象和向量形式在各个包装器之间流转。向量形式的数据由向量数据库管理，而被转换为向量之前，数据以 Document 对象的形式存在。

在自然语言处理（NLP）和大语言模型（LLM）中，嵌入(Embedding) 是一个核心概念。它的本质是将文本（如单词、句子或文档）转换为数值形式的向量（一串数字），使得计算机能够理解和处理这些文本的语义信息。

在LangChain框架中，嵌入模型包装器（Embedding Model Wrappers） 是用于将文本转换为向量表示的标准化接口，支持多种底层模型和服务。

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