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+---
+layout: default
+---
+
+# Text Splitters
+
+<v-clicks>
+
+Los documentos largos deben dividirse en **chunks** antes de crear embeddings
+
+### RecursiveCharacterTextSplitter (recomendado)
+
+```typescript
+import { RecursiveCharacterTextSplitter } from "@langchain/textsplitters";
+
+const splitter = new RecursiveCharacterTextSplitter({
+  chunkSize: 1000,     // máximo de caracteres por chunk
+  chunkOverlap: 200,   // solapamiento entre chunks
+});
+const chunks = await splitter.splitDocuments(docs);
+```
+
+Intenta mantener unidades de texto lógicas (párrafos → frases → palabras)
+
+### ¿Por qué dividir?
+
+- Los embeddings funcionan mejor con textos cortos y cohesivos
+- Enviamos solo contexto relevante al LLM (ahorramos tokens)
+- Mejora la precisión de la búsqueda por similitud
+
+</v-clicks>