Открытая векторная база данных для AI-приложений: хранит документы и векторы для семантического, гибридного и полнотекстового поиска.
feyninc/chonkie
Лёгкая библиотека для Python, которая разбивает текст на чанки для RAG-пайплайнов и предлагает разные стратегии разбиения, обработчики и интеграции с векторными базами данных.
- Звёзды
- 4,801
- Форки
- 364
- Открытые issues
- 49
- Последний коммит
- позавчера
Что это?
Chonkie — библиотека для Python, которая разбивает текст на чанки. Это этап предварительной обработки, необходимый RAG-пайплайнам перед созданием эмбеддингов документов. В библиотеке есть разные стратегии: разбиение на фрагменты фиксированного размера в токенах или по предложениям, а также рекурсивное, семантическое, ориентированное на код и управляемое LLM разбиение. Все они вызываются через простой интерфейс.
Помимо разбиения на чанки, Chonkie включает refineries, которые добавляют чанкам перекрывающийся контекст или эмбеддинги, porters для экспорта чанков в JSON или наборы данных Hugging Face и handshakes для прямой записи чанков в векторные хранилища, такие как Chroma, Qdrant, Pinecone, pgvector и Weaviate. Pipeline API объединяет эти шаги в цепочку и поддерживает синхронное и асинхронное выполнение. Базовая установка остаётся компактной, а дополнительные зависимости устанавливаются отдельно для нужных функций.
Chonkie также можно запустить как собственный REST API с помощью команды `chonkie serve` или Docker. В комплект входит agent skill для AI-ассистентов по написанию кода.
Ключевые возможности
- 01Несколько стратегий разбиения на чанки: по токенам, предложениям, рекурсивная, семантическая, ориентированная на код и основанная на LLM.
- 02Refineries добавляют чанкам перекрывающийся контекст или эмбеддинги.
- 03Porters экспортируют чанки в JSON или наборы данных Hugging Face.
- 04Handshakes записывают чанки в векторные базы данных, например Qdrant, Pinecone и pgvector.
- 05Pipeline API позволяет объединять шаги в цепочку и выполнять их синхронно или асинхронно.
- 06Собственный REST API через CLI или Docker.
Сценарии использования
- Подготовка документов для RAG-пайплайна перед созданием эмбеддингов и сохранением в векторной базе данных.
- Сравнение разных стратегий разбиения на чанки на одном корпусе через единый интерфейс.
- Разбиение исходного кода или таблиц в Markdown на чанки с помощью стратегий, учитывающих структуру.
- Запуск общей службы разбиения на чанки для нескольких приложений через REST API.
Быстрый старт
- 1
Установите Chonkie с помощью pip
pip install chonkie - 2
Импортируйте chunker, создайте его и вызовите для своего текста
Что важно знать
- Для дополнительных интеграций и chunker’ов нужны отдельные установки, например chonkie[semantic] или chonkie[tiktoken].
- Установка all-in-one помечена как не рекомендованная для production-сред.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое chonkie?
- Лёгкая библиотека для Python, которая разбивает текст на чанки для RAG-пайплайнов и предлагает разные стратегии разбиения, обработчики и интеграции с векторными базами данных. Chonkie — библиотека для Python, которая разбивает текст на чанки. Это этап предварительной обработки, необходимый RAG-пайплайнам перед созданием эмбеддингов документов. В библиотеке есть разные стратегии: разбиение на фрагменты фиксированного размера в токенах или по предложениям, а также рекурсивное, семантическое, ориентированное на код и управляемое LLM разбиение. Все они вызываются через простой интерфейс.
- chonkie можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- chonkie распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- chonkie всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в chonkie — 20 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать chonkie?
- Подготовка документов для RAG-пайплайна перед созданием эмбеддингов и сохранением в векторной базе данных. Сравнение разных стратегий разбиения на чанки на одном корпусе через единый интерфейс. Разбиение исходного кода или таблиц в Markdown на чанки с помощью стратегий, учитывающих структуру. Запуск общей службы разбиения на чанки для нескольких приложений через REST API.
- Как установить chonkie?
- Установите Chonkie с помощью pip: pip install chonkie Импортируйте chunker, создайте его и вызовите для своего текста
- Где скачать chonkie?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/feyninc/chonkie
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Локальный векторный индекс и инструментарий для RAG: пересчитывает эмбеддинги по запросу и сокращает объём хранения примерно на 97%, позволяя искать личные данные на ноутбуке.
Epsilla — векторная база данных с открытым исходным кодом на C++ для поиска похожих эмбеддингов, с фильтрацией метаданных, гибридным поиском и интеграциями для LLM-поиска.
Набор инструментов для поиска от BAAI: модели эмбеддингов и реранкеров BGE, а также средства обучения, оценки и руководства для поиска и RAG.
Фреймворк на TypeScript для разработки приложений и агентов на базе LLM со стандартными интерфейсами для моделей, инструментов, эмбеддингов и векторных хранилищ.
Milvus — распределённая векторная база данных с открытым исходным кодом для масштабного хранения эмбеддингов и поиска по ним, подходящая для AI-поиска и RAG-приложений.