Alphanumonly

alphanumonly filter は、非 ASCII 文字を含むトークンを削除し、英数字の用語のみを保持します。この filter は、特殊文字や記号を除外し、基本的な文字と数字のみが関連するテキストを処理する際に役立ちます。

Configuration

alphanumonly filter は Zilliz Cloud に組み込まれています。これを使用するには、analyzer_params 内の filter セクションでその名前を指定するだけです。

Python

python

analyzer_params = {
    "tokenizer": "standard",
    "filter": ["alphanumonly"],
}

Java

java

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("tokenizer", "standard");
analyzerParams.put("filter", Collections.singletonList("alphanumonly"));

NodeJS

javascript

const analyzer_params = {
    "tokenizer": "standard",
    "filter": ["alphanumonly"],
};

Go

go

analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "standard", "filter": []any{"alphanumonly"}}

cURL

bash

# restful
analyzerParams='{
  "tokenizer": "standard",
  "filter": [
    "alphanumonly"
  ]
}'

C++

c++

nlohmann::json analyzer_params = {
    {"tokenizer", "standard"},
    {"filter", {"alphanumonly"}}
};

alphanumonly filter は tokenizer によって生成された用語に対して動作するため、tokenizer と組み合わせて使用する必要があります。Zilliz Cloud で利用可能な tokenizer の一覧については、Standard Tokenizer とその関連ページを参照してください。

analyzer_params を定義した後、それらを collection schema の定義時に VARCHAR フィールドへ適用できます。これにより Zilliz Cloud は、そのフィールド内のテキストを指定された analyzer を使用して処理し、効率的な tokenization と filtering を実行できます。詳細については、Example use を参照してください。

Examples

analyzer 設定を collection schema に適用する前に、run_analyzer メソッドを使用してその動作を確認してください。

Analyzer configuration

Python

python

analyzer_params = {
    "tokenizer": "standard",
    "filter": ["alphanumonly"],
}

Java

java

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("tokenizer", "standard");
analyzerParams.put("filter", Collections.singletonList("alphanumonly"));

NodeJS

javascript

// javascript

Go

go

analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "standard", "filter": []any{"alphanumonly"}}

cURL

bash

# restful

C++

c++

nlohmann::json analyzer_params = {
    {"tokenizer", "standard"},
    {"filter", {"alphanumonly"}}
};

run_analyzer を使用した検証

Python

python

from pymilvus import (
    MilvusClient,
)

client = MilvusClient(
    uri="YOUR_CLUSTER_ENDPOINT",
    token="YOUR_CLUSTER_TOKEN"
)

# Sample text to analyze
sample_text = "Milvus 2.0 @ Scale! #AI #Vector_Databasé"

# Run the standard analyzer with the defined configuration
result = client.run_analyzer(sample_text, analyzer_params)
print("Standard analyzer output:", result)

Java

java

import io.milvus.v2.client.ConnectConfig;
import io.milvus.v2.client.MilvusClientV2;
import io.milvus.v2.service.vector.request.RunAnalyzerReq;
import io.milvus.v2.service.vector.response.RunAnalyzerResp;

ConnectConfig config = ConnectConfig.builder()
        .uri("YOUR_CLUSTER_ENDPOINT")
        .token("YOUR_CLUSTER_TOKEN")
        .build();
MilvusClientV2 client = new MilvusClientV2(config);

List<String> texts = new ArrayList<>();
texts.add("Milvus 2.0 @ Scale! #AI #Vector_Databasé");

RunAnalyzerResp resp = client.runAnalyzer(RunAnalyzerReq.builder()
        .texts(texts)
        .analyzerParams(analyzerParams)
        .build());
List<RunAnalyzerResp.AnalyzerResult> results = resp.getResults();

NodeJS

javascript

// javascript

Go

go

import (
    "context"
    "encoding/json"
    "fmt"

    "github.com/milvus-io/milvus/client/v2/milvusclient"
)

client, err := milvusclient.New(ctx, &milvusclient.ClientConfig{
    Address: "YOUR_CLUSTER_ENDPOINT",
    APIKey:  "YOUR_CLUSTER_TOKEN",
})
if err != nil {
    fmt.Println(err.Error())
    // handle error
}

bs, _ := json.Marshal(analyzerParams)
texts := []string{"Milvus 2.0 @ Scale! #AI #Vector_Databasé"}
option := milvusclient.NewRunAnalyzerOption(texts).
    WithAnalyzerParams(string(bs))

result, err := client.RunAnalyzer(ctx, option)
if err != nil {
    fmt.Println(err.Error())
    // handle error
}

cURL

bash

# restful

C++

c++

#include "milvus/MilvusClientV2.h"

auto client = milvus::MilvusClientV2::Create();

milvus::ConnectParam connect_param{"YOUR_CLUSTER_ENDPOINT", "YOUR_CLUSTER_TOKEN"};
auto status = client->Connect(connect_param);
if (!status.IsOk()) {
    std::cout << status.Message() << std::endl;
}

std::string text = "Milvus 2.0 @ Scale! #AI #Vector_Databasé";
auto request = milvus::RunAnalyzerRequest()
                       .AddText(text)
                       .WithAnalyzerParams(analyzer_params);

milvus::RunAnalyzerResponse response;
status = client->RunAnalyzer(request, response);
if (!status.IsOk()) {
    std::cout << status.Message() << std::endl;
}

Expected output

python

['Milvus', '2', '0', 'Scale', 'AI', 'Vector']