def segment_by_char_count(text: str, max_chars: int = 500, overlap: int = 0) -> list[str]:    chunks = []    start = 0    while start < len(text):        end = start + max_chars        chunks.append(text[start:end])        start = end - overlap    return chunks

在过去的十年中，人工智能经历了爆发式的增长。从最初的图像识别、语音识别，到如今的大语言模型（Large Language Models），AI 的能力已经远远超出了人们的预期。它不仅能够生成文本、理解语义，还能进行逻辑推理、编写代码，甚至参与艺术创作。然而，AI 的发展也带来了新的挑战。数据安全、隐私保护、模型可解释性，这些议题正在成为研究者和监管机构关注的重点。For example, when a model generates a medical diagnosis, how can we ensure that its reasoning process is transparent and trustworthy? This question is not only technical but also deeply ethical.未来的人工智能将不再仅仅依赖模型的规模，而是更关注“智能的组织结构”。换句话说，AI 将像人类一样学会“协作”和“记忆”。一个智能体（agent）可以调用另一个智能体的能力，共同完成复杂任务。这正是当前 Agentic AI 研究的方向。

---- Chunk 0 ----在过去的十年中，人工智能经历了爆发式的增长。从最初的图像识别、语音识别，到如今的大语言模型（Large Language Models），AI 的能力已经远远超出了人们的预期。它不仅能够生成文本、理解语义，还能进行逻辑推理、编写代码，甚至参与艺术创作。然而，AI 的发展也带来了新的挑战。数据安全、隐私保护、模型可解释性，这些议题正在成为研究者和监管机构关注的重点。For example, when a model generates a medical diagnosis, how can we ensure that its reasoning proce---- Chunk 1 ----ss is transparent and trustworthy? This question is not only technical but also deeply ethical.未来的人工智能将不再仅仅依赖模型的规模，而是更关注“智能的组织结构”。换句话说，AI 将像人类一样学会“协作”和“记忆”。一个智能体（agent）可以调用另一个智能体的能力，共同完成复杂任务。这正是当前 Agentic AI 研究的方向。

import refrom typing import Listdef split_sentences_multilang(text: str) -> List[str]:    # 中文标点 + 英文句号/问号/感叹号 + 换行段落    sentence_endings = r"([。！？!?]|(?<!\w)\.(?=\s|$)|\n{2,})"    parts = re.split(sentence_endings, text)    sentences, buffer = [], ""    for p in parts:        if not p:            continue        buffer += p        # 如果是句子终结或段落        if re.match(sentence_endings, p):            sentences.append(buffer.strip())            buffer = ""    if buffer.strip():        sentences.append(buffer.strip())    return sentencesdef segment_by_sentence_multilang(text: str, max_chars: int = 500, overlap: int = 0) -> List[str]:    sentences = split_sentences_multilang(text)    chunks = []    buffer = ""
    for sent in sentences:        sent = sent.strip()        if not sent:            continue        # 单句过长，回退到字符滑窗切分        if len(sent) > max_chars:            if buffer:                chunks.append(buffer)                buffer = ""            start = 0            while start < len(sent):                end = start + max_chars                chunks.append(sent[start:end])                start = max(end - overlap, start + 1)  # 保证前进            continue        if len(buffer) + len(sent) <= max_chars:            buffer += sent        else:            chunks.append(buffer)            buffer = sent    if buffer:        chunks.append(buffer)
    # overlap 处理    if overlap > 0:        overlapped = []        for i, c in enumerate(chunks):            if i == 0:                overlapped.append(c)            else:                ov_text = chunks[i-1][-overlap:] if overlap < len(chunks[i-1]) else chunks[i-1]                overlapped.append(ov_text + c)        chunks = overlapped    return chunks

在过去的十年中，人工智能经历了爆发式的增长。从最初的图像识别、语音识别，到如今的大语言模型（Large Language Models），AI 的能力已经远远超出了人们的预期。它不仅能够生成文本、理解语义，还能进行逻辑推理、编写代码，甚至参与艺术创作。然而，AI 的发展也带来了新的挑战。数据安全、隐私保护、模型可解释性，这些议题正在成为研究者和监管机构关注的重点。For example, when a model generates a medical diagnosis, how can we ensure that its reasoning process is transparent and trustworthy? This question is not only technical but also deeply ethical.未来的人工智能将不再仅仅依赖模型的规模，而是更关注“智能的组织结构”。换句话说，AI 将像人类一样学会“协作”和“记忆”。一个智能体（agent）可以调用另一个智能体的能力，共同完成复杂任务。这正是当前 Agentic AI 研究的方向。

---- Chunk 0 ----在过去的十年中，人工智能经历了爆发式的增长。从最初的图像识别、语音识别，到如今的大语言模型（Large Language Models），AI 的能力已经远远超出了人们的预期。它不仅能够生成文本、理解语义，还能进行逻辑推理、编写代码，甚至参与艺术创作。然而，AI 的发展也带来了新的挑战。数据安全、隐私保护、模型可解释性，这些议题正在成为研究者和监管机构关注的重点。---- Chunk 1 ----For example, when a model generates a medical diagnosis, how can we ensure that its reasoning process is transparent and trustworthy?This question is not only technical but also deeply ethical.未来的人工智能将不再仅仅依赖模型的规模，而是更关注“智能的组织结构”。换句话说，AI 将像人类一样学会“协作”和“记忆”。一个智能体（agent）可以调用另一个智能体的能力，共同完成复杂任务。---- Chunk 2 ----这正是当前 Agentic AI 研究的方向。

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarityXINFERENCE_MODEL = "bge-large-zh-v1.5"XINFERENCE_API_URL = "http://localhost:9997/v1/embeddings"def get_xinference_embeddings(texts, model=XINFERENCE_MODEL, api_url=XINFERENCE_API_URL):    """调用 Xinference 获取文本向量"""    payload = {"model": model, "input": texts}    headers = {"Content-Type": "application/json"}    response = requests.post(api_url, headers=headers, json=payload)    response.raise_for_status()    data = response.json()    # 确保兼容返回格式    embeddings = [item["embedding"] for item in data.get("data", [])]    return np.array(embeddings)def segment_by_semantic(text: str, threshold: float = 0.7, max_chars: int = 500, overlap: int = 0):    """    基于语义相似度分段，同时控制 chunk 最大长度    """    sentences = segment_by_sentence_multilang(text)  # 使用多语言句子分割    embeddings = get_xinference_embeddings(sentences)    chunks, buffer = [], [sentences[0]]    buffer_len = len(sentences[0])    for i in range(1, len(sentences)):        sim = cosine_similarity([embeddings[i-1]], [embeddings[i]])[0][0]        # 当前句子长度        sent_len = len(sentences[i])        # 超长句子单独处理        if sent_len > max_chars:            # 先输出当前 buffer            if buffer:                chunks.append("".join(buffer))                buffer = []                buffer_len = 0            # 字符滑窗切分超长句            start = 0            s = sentences[i]            while start < len(s):                end = start + max_chars                chunks.append(s[start:end])                start = max(end - overlap, start + 1)            continue        # 判断是否与前一句语义相似且长度不超 max_chars        if sim > threshold and buffer_len + sent_len <= max_chars:            buffer.append(sentences[i])            buffer_len += sent_len        else:            # 输出当前 buffer            if buffer:                chunks.append("".join(buffer))            buffer = [sentences[i]]            buffer_len = sent_len    if buffer:        chunks.append("".join(buffer))    # overlap 处理（可选）    if overlap > 0:        overlapped = []        for i, c in enumerate(chunks):            if i == 0:                overlapped.append(c)            else:                prev = overlapped[-1]                ov_text = prev[-overlap:] if overlap < len(prev) else prev                overlapped.append(ov_text + c)        chunks = overlapped    return [c for c in chunks if c]

在过去的十年中，人工智能经历了爆发式的增长。从最初的图像识别、语音识别，到如今的大语言模型（Large Language Models），AI 的能力已经远远超出了人们的预期。它不仅能够生成文本、理解语义，还能进行逻辑推理、编写代码，甚至参与艺术创作。然而，AI 的发展也带来了新的挑战。数据安全、隐私保护、模型可解释性，这些议题正在成为研究者和监管机构关注的重点。For example, when a model generates a medical diagnosis, how can we ensure that its reasoning process is transparent and trustworthy? This question is not only technical but also deeply ethical.未来的人工智能将不再仅仅依赖模型的规模，而是更关注“智能的组织结构”。换句话说，AI 将像人类一样学会“协作”和“记忆”。一个智能体（agent）可以调用另一个智能体的能力，共同完成复杂任务。这正是当前 Agentic AI 研究的方向。

---- Chunk 0 ----在过去的十年中，人工智能经历了爆发式的增长。从最初的图像识别、语音识别，到如今的大语言模型（Large Language Models），AI 的能力已经远远超出了人们的预期。它不仅能够生成文本、理解语义，还能进行逻辑推理、编写代码，甚至参与艺术创作。然而，AI 的发展也带来了新的挑战。数据安全、隐私保护、模型可解释性，这些议题正在成为研究者和监管机构关注的重点。For example, when a model generates a medical diagnosis, how can we ensure that its reasoning process is transparent and trustworthy?This question is not only technical but also deeply ethical.未来的人工智能将不再仅仅依赖模型的规模，而是更关注“智能的组织结构”。换句话说，AI 将像人类一样学会“协作”和“记忆”。一个智能体（agent）可以调用另一个智能体的能力，共同完成复杂任务。---- Chunk 1 ----这正是当前 Agentic AI 研究的方向。

import redef segment_markdown(    text: str,    max_chars: int = 1000,    overlap: int = 100) -> list[str]:    """    Args:        text (str): Markdown 文本        max_chars (int): 每个 chunk 的最大字符长度        overlap (int): 上一个 chunk 尾部在下一个 chunk 中重叠的字符数（防止上下文割裂）
    Returns:        list[str]: 分段后的 Markdown 文本列表    """    lines = text.splitlines()    chunks, current_chunk = [], []    current_length = 0    for line in lines:        # 遇到标题（H1-H6）时，强制开始一个新的块        if re.match(r"^#{1,6}\s", line):            if current_chunk:                chunk_text = "\n".join(current_chunk).strip()                chunks.append(chunk_text)            current_chunk = [line]            current_length = len(line)        else:            # 普通文本行            if current_length + len(line) + 1 > max_chars:                # 达到 chunk 上限，切分                chunk_text = "\n".join(current_chunk).strip()                chunks.append(chunk_text)                # 处理 overlap：取上一个 chunk 的尾部部分作为新起点                if overlap > 0 and len(chunk_text) > overlap:                    overlap_text = chunk_text[-overlap:]                    current_chunk = [overlap_text, line]                    current_length = len(overlap_text) + len(line)                else:                    current_chunk = [line]                    current_length = len(line)            else:                current_chunk.append(line)                current_length += len(line) + 1    # 追加最后的chunk    if current_chunk:        chunks.append("\n".join(current_chunk).strip())    return [c for c in chunks if c]

# 人工智能的起源与发展人工智能（Artificial Intelligence, AI）这一概念最早诞生于20世纪50年代。最初的研究者们试图让计算机模拟人类思考的过程，例如推理、学习与决策。然而，受限于算力与数据的匮乏，这一阶段的AI发展相对缓慢。## 机器学习的崛起进入21世纪后，机器学习（Machine Learning）成为AI的核心方向。它不再依赖人工设定规则，而是通过数据驱动模型的自我学习。这标志着AI从“编程智能”迈向了“学习智能”。# 现实挑战与伦理思考AI的发展带来了巨大的社会影响。隐私泄露、算法歧视、虚假信息传播等问题，正在成为亟需解决的现实挑战。与此同时，AI的应用边界也在被不断讨论——它是否应该参与教育、医疗甚至法律判断？## 可解释性与安全性一个重要议题是模型的可解释性（Explainability）。人类希望理解模型为何得出某个结论，尤其是在关键领域如医学诊断或司法判决。因此，提高AI的可解释性与安全性，是未来研究的重点方向。## 人机协作与未来愿景未来的AI不会取代人类，而会成为人类的协作者。人机协同（Human-AI Collaboration）将推动知识创造、科学研究乃至社会治理的新模式。这种“共智”模式，或许才是人工智能的真正终极形态。

---- Chunk 0 ----# 人工智能的起源与发展人工智能（Artificial Intelligence, AI）这一概念最早诞生于20世纪50年代。最初的研究者们试图让计算机模拟人类思考的过程，例如推理、学习与决策。然而，受限于算力与数据的匮乏，这一阶段的AI发展相对缓慢。---- Chunk 1 ----## 机器学习的崛起进入21世纪后，机器学习（Machine Learning）成为AI的核心方向。它不再依赖人工设定规则，而是通过数据驱动模型的自我学习。这标志着AI从“编程智能”迈向了“学习智能”。---- Chunk 2 ----# 现实挑战与伦理思考AI的发展带来了巨大的社会影响。隐私泄露、算法歧视、虚假信息传播等问题，正在成为亟需解决的现实挑战。与此同时，AI的应用边界也在被不断讨论——它是否应该参与教育、医疗甚至法律判断？---- Chunk 3 ----## 可解释性与安全性一个重要议题是模型的可解释性（Explainability）。人类希望理解模型为何得出某个结论，尤其是在关键领域如医学诊断或司法判决。因此，提高AI的可解释性与安全性，是未来研究的重点方向。---- Chunk 4 ----## 人机协作与未来愿景未来的AI不会取代人类，而会成为人类的协作者。人机协同（Human-AI Collaboration）将推动知识创造、科学研究乃至社会治理的新模式。这种“共智”模式，或许才是人工智能的真正终极形态。

import reimport jsonbase_url = "http://localhost:8977/v1/chat/completions"api_key = "xxxxxxx"def segment_by_llm(text: str, max_chars: int = 800, overlap: int = 0) -> list[str]:    """    使用大模型理解文本语义后进行分块。    """    headers = {            "Content-Type": "application/json",            "Authorization": f"Bearer {api_key}"    }    system_prompt = """你是一个文本分块专家，请将输入文本分成语义完整、长度适中的段落。                    每个段落应尽量保持上下文连贯。                    请输出 JSON 格式，如：                    [                    {"chunk_id": 1, "content": "第一段文本"},                    {"chunk_id": 2, "content": "第二段文本"}                    ]    """    user_prompt = f"以下是要分块的文本（建议每块不超过 {max_chars} 字）：\n{text[:6000]}"  # 限制输入长度避免超限    messages = []
    if system_prompt:        messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
    messages.append({"role": "user", "content": user_prompt})    payload = {        "model": "Qwen3-32B",        "messages": messages,        "temperature": 0.6    }    response = requests.post(base_url, headers=headers, json=payload)    result = response.json()    content = result["choices"][0]["message"]["content"]    # 尝试提取 JSON    json_match = re.search(r"\[.*\]", content, re.S)    if not json_match:        return [text]  # fallback    try:        chunks_data = json.loads(json_match.group(0))        chunks = [c["content"].strip() for c in chunks_data if "content" in c]    except Exception:        chunks = [text]    return chunks

# 人工智能的起源与发展人工智能（Artificial Intelligence, AI）这一概念最早诞生于20世纪50年代。最初的研究者们试图让计算机模拟人类思考的过程，例如推理、学习与决策。然而，受限于算力与数据的匮乏，这一阶段的AI发展相对缓慢。# 现实挑战与伦理思考AI的发展带来了巨大的社会影响。隐私泄露、算法歧视、虚假信息传播等问题，正在成为亟需解决的现实挑战。与此同时，AI的应用边界也在被不断讨论——它是否应该参与教育、医疗甚至法律判断？

---- Chunk 0 ----# 人工智能的起源与发展人工智能（Artificial Intelligence, AI）这一概念最早诞生于20世纪50年代。最初的研究者们试图让计算机模拟人类思考的过程，例如推理、学习与决策。然而，受限于算力与数据的匮乏，这一阶段的AI发展相对缓慢。---- Chunk 1 ----# 现实挑战与伦理思考AI的发展带来了巨大的社会影响。隐私泄露、算法歧视、虚假信息传播等问题，正在成为亟需解决的现实挑战。与此同时，AI的应用边界也在被不断讨论——它是否应该参与教育、医疗甚至法律判断？