[説明] このページは機械翻訳された日本語版です。内容に誤りがございましたら、報告していただけると助かります。

ASCII folding

asciifolding フィルターは、Basic Latin Unicode ブロック（最初の127個の ASCII 文字）外の文字を ASCII に相当する文字に変換します。たとえば、í のような文字を i に変換し、特に多言語コンテンツにおいてテキスト処理をよりシンプルかつ一貫性のあるものにします。

設定

asciifolding フィルターは Zilliz Cloud に組み込まれています。使用するには、analyzer_params 内の filter セクションにその名前を指定するだけです。

Python

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

Java

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

NodeJS

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

Go

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

cURL

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

asciifolding フィルターは、トークナイザーによって生成された語句に対して操作を行うため、トークナイザーと組み合わせて使用する必要があります。Zilliz Cloud で利用可能なトークナイザーのリストについては、Tokenizer Reference を参照してください。

analyzer_params を定義した後、コレクションスキーマを定義する際に VARCHAR フィールドに適用できます。これにより、Zilliz Cloud は指定されたアナライザーを使用して、そのフィールド内のテキストを効率的にトークナイズおよびフィルタリングできます。詳細については、使用例を参照してください。

例

コレクションスキーマにアナライザー設定を適用する前に、run_analyzer メソッドを使用してその動作を検証してください。

アナライザー設定

Python

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

Java

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

NodeJS

// javascript

Go

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

cURL

# restful

run_analyzer を使用した検証

Python

from pymilvus import (
    MilvusClient,
)

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

# アナライズするサンプルテキスト
sample_text = "Café Möller serves crème brûlée and piñatas."

# 定義された設定で標準アナライザーを実行
result = client.run_analyzer(sample_text, analyzer_params)
print("Standard analyzer output:", result)

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("Café Möller serves crème brûlée and piñatas.");

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

NodeJS

// javascript

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{"Café Möller serves crème brûlée and piñatas."}
option := milvusclient.NewRunAnalyzerOption(texts).
    WithAnalyzerParams(string(bs))

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

cURL

# restful

期待される出力

['Cafe', 'Moller', 'serves', 'creme', 'brulee', 'and', 'pinatas']