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Uma biblioteca Python leve para dividir textos em chunks para pipelines de RAG, com vários chunkers, refinadores e integrações com bancos de dados vetoriais.

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O que é?

Chonkie é uma biblioteca Python para dividir textos em chunks — a etapa de pré-processamento de que pipelines de geração aumentada por recuperação (RAG) precisam antes de gerar embeddings dos documentos. Ela oferece várias opções de chunking: desde a divisão por quantidade fixa de tokens ou por sentenças até abordagens recursivas, semânticas, para código e baseadas em LLM, todas acessíveis por uma interface simples.

Além do chunking, Chonkie inclui refineries que adicionam sobreposição ou embeddings aos chunks, porters que os exportam para JSON ou datasets do Hugging Face e handshakes que gravam chunks diretamente em bancos de dados vetoriais, como Chroma, Qdrant, Pinecone, pgvector e Weaviate. A API Pipeline encadeia essas etapas e permite execução síncrona ou assíncrona. A instalação principal é enxuta, e os extras opcionais são instalados conforme os recursos necessários.

Chonkie também pode ser executado como uma API REST self-hosted por meio do comando `chonkie serve` ou do Docker, e inclui uma skill de agente para assistentes de programação com IA.

Recursos principais

  • 01Várias estratégias de chunking: por tokens, sentenças, recursiva, semântica, para código e baseada em LLM.
  • 02As refineries adicionam sobreposição de contexto ou embeddings aos chunks.
  • 03Os porters exportam chunks para JSON ou datasets do Hugging Face.
  • 04Os handshakes gravam chunks em bancos de dados vetoriais como Qdrant, Pinecone e pgvector.
  • 05A API Pipeline permite encadear etapas com execução síncrona ou assíncrona.
  • 06API REST self-hosted via CLI ou Docker.

Casos de uso

  • Preparar documentos para um pipeline de RAG antes de gerar embeddings e armazená-los em um banco de dados vetorial.
  • Comparar diferentes estratégias de chunking no mesmo corpus por meio de uma única interface.
  • Dividir código-fonte ou tabelas Markdown usando chunkers que consideram a estrutura.
  • Executar um serviço compartilhado de chunking para várias aplicações por meio da API REST.

Início rápido

  1. 1

    Instale o Chonkie com pip

    pip install chonkie
  2. 2

    Importe um chunker, crie-o e aplique-o ao seu texto

Antes de usar

  • Integrações e chunkers opcionais exigem instalações adicionais, como chonkie[semantic] ou chonkie[tiktoken].
  • A instalação all-in-one está marcada como não recomendada para ambientes de produção.

Em coleções

Tópicos

Perguntas frequentes

O que é chonkie?
Uma biblioteca Python leve para dividir textos em chunks para pipelines de RAG, com vários chunkers, refinadores e integrações com bancos de dados vetoriais. Chonkie é uma biblioteca Python para dividir textos em chunks — a etapa de pré-processamento de que pipelines de geração aumentada por recuperação (RAG) precisam antes de gerar embeddings dos documentos. Ela oferece várias opções de chunking: desde a divisão por quantidade fixa de tokens ou por sentenças até abordagens recursivas, semânticas, para código e baseadas em LLM, todas acessíveis por uma interface simples.
chonkie é gratuito? Qual é a licença?
chonkie é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
chonkie ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de chonkie foi em 20 de out. de 2026.
Para que posso usar chonkie?
Preparar documentos para um pipeline de RAG antes de gerar embeddings e armazená-los em um banco de dados vetorial. Comparar diferentes estratégias de chunking no mesmo corpus por meio de uma única interface. Dividir código-fonte ou tabelas Markdown usando chunkers que consideram a estrutura. Executar um serviço compartilhado de chunking para várias aplicações por meio da API REST.
Como instalar chonkie?
Instale o Chonkie com pip: pip install chonkie Importe um chunker, crie-o e aplique-o ao seu texto
Onde consigo chonkie?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/feyninc/chonkie

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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