Text Splitter to narzędzie pomocnicze stosowane w systemach sztucznej inteligencji, którego głównym zadaniem jest dzielenie długich dokumentów tekstowych na mniejsze, łatwiejsze do zarządzania fragmenty, zwane chunkami. Proces ten jest kluczowy przy przygotowywaniu danych dla dużych modeli językowych (LLM), ponieważ pozwala dopasować objętość tekstu do ograniczeń okna kontekstowego modelu. Poprawne dzielenie tekstu umożliwia precyzyjne generowanie osadzeń wektorowych (embeddings) i efektywne wyszukiwanie semantyczne w architekturach takich jak RAG. Dzięki temu systemy AI mogą przetwarzać obszerne materiały bez utraty kluczowych informacji i kontekstu.



