llm-chunker 0.1.2

A semantic and legal text chunker based on LLM analysis

🔪 LLM Chunker

LLM 기반 의미론적 텍스트 분할 라이브러리

글자 수가 아닌 의미 단위로 문서를 분할합니다.

설치 • 빠른 시작 • 예제 • API 레퍼런스 • English

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✨ 왜 LLM Chunker인가?

기존 청커는 글자 수나 정규식으로 텍스트를 분할해서, 문장 중간에서 잘리는 경우가 많습니다. LLM Chunker는 맥락을 이해합니다—소설의 감정 변화, 법률 문서의 조항 경계, 팟캐스트의 주제 전환을 감지합니다.

기존 청킹	LLM Chunker
글자 수로 분할	의미 단위로 분할
문장 중간에서 잘림	완전한 문맥 보존
일률적인 방식	도메인 맞춤 프롬프트

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📦 설치

pip install llm-chunker

요구사항:

• Python 3.8+
• OpenAI API 키 (또는 로컬 LLM용 Ollama)

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🚀 빠른 시작

from llm_chunker import GenericChunker

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..."

chunker = GenericChunker()
chunks = chunker.split_text(your_text)

for i, chunk in enumerate(chunks):
    print(f"[청크 {i+1}] {chunk[:100]}...")

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📖 예제

모델 선택하기

from llm_chunker import GenericChunker
from llm_chunker.analyzer import TransitionAnalyzer, create_openai_caller
from llm_chunker.prompts import get_default_prompt

# 방법 1: model 파라미터로 직접 지정
analyzer = TransitionAnalyzer(
    prompt_generator=get_default_prompt,
    model="gpt-4o"  # 또는 "gpt-5-nano", "gpt-3.5-turbo"
)

# 방법 2: 팩토리 함수 사용
analyzer = TransitionAnalyzer(
    prompt_generator=get_default_prompt,
    llm_caller=create_openai_caller("gpt-4o-mini")
)

chunker = GenericChunker(analyzer=analyzer)

법률 문서 청킹

from llm_chunker import GenericChunker
from llm_chunker.analyzer import TransitionAnalyzer
from llm_chunker.prompts import get_legal_prompt

analyzer = TransitionAnalyzer(
    prompt_generator=get_legal_prompt,
    model="gpt-4o"
)

chunker = GenericChunker(
    analyzer=analyzer,
    significance_threshold=6,  # 낮을수록 더 많이 분할
    min_chunk_gap=500          # 청크 간 최소 거리 (글자수)
)

chunks = chunker.split_text(legal_document)

로컬 LLM 사용 (Ollama)

from llm_chunker import GenericChunker
from llm_chunker.analyzer import TransitionAnalyzer, create_ollama_caller

analyzer = TransitionAnalyzer(
    prompt_generator=get_default_prompt,
    llm_caller=create_ollama_caller("llama3")  # 또는 "mistral", "codellama"
)

chunker = GenericChunker(analyzer=analyzer)

커스텀 프롬프트 (PromptBuilder)

PromptBuilder를 사용하면 함수를 직접 작성하지 않고도 커스텀 프롬프트를 쉽게 만들 수 있습니다:

from llm_chunker import GenericChunker, TransitionAnalyzer, PromptBuilder

# 방법 1: 미리 만들어진 프리셋 사용
prompt = PromptBuilder.podcast(language="ko")
chunker = GenericChunker(analyzer=TransitionAnalyzer(prompt_generator=prompt))

# 방법 2: 커스텀 옵션으로 생성
prompt = PromptBuilder.create(
    domain="novel",           # podcast, novel, legal, news, meeting etc..
    find="speaker changes",   # topic changes, emotional shifts, scene changes
    language="ko",
    extra_fields=["speaker_name"]
)

사용 가능한 프리셋:

메서드	용도
PromptBuilder.podcast()	팟캐스트 주제 변경
PromptBuilder.novel_speaker()	소설 화자 변경
PromptBuilder.novel_scene()	소설 장면 전환
PromptBuilder.meeting()	회의록 안건 변경

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📚 API 레퍼런스

GenericChunker

파라미터	타입	기본값	설명
analyzer	TransitionAnalyzer	None	커스텀 분석기
significance_threshold	int	7	최소 중요도 점수 (1-10)
min_chunk_gap	int	200	분할 지점 간 최소 거리
max_chunk_size	int	5000	폴백 청크 크기
verbose	bool	False	상세 로그 출력

TransitionAnalyzer

파라미터	타입	기본값	설명
prompt_generator	Callable	필수	LLM 프롬프트 생성 함수
model	str	None	OpenAI 모델명
llm_caller	Callable	None	커스텀 LLM 호출 함수

팩토리 함수

# OpenAI
create_openai_caller(model="gpt-4o") -> Callable

# Ollama (로컬)
create_ollama_caller(model="llama3") -> Callable

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🏗️ 작동 원리

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      긴 텍스트 입력                          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            │
                            ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1. 분할      LLM 컨텍스트 크기에 맞게 윈도우 분할 (~2600자)   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            │
                            ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 2. 분석      LLM이 전환점 감지                               │
│              "여기서 기쁨에서 슬픔으로 감정이 바뀜"           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            │
                            ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 3. 필터링    낮은 중요도 & 중복 포인트 제거                   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            │
                            ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 4. 슬라이싱  검증된 전환점에서 텍스트 분할                    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            │
                            ▼
               [청크 1] [청크 2] [청크 3] ...

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📄 라이선스

MIT License - LICENSE 참조

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