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ASCII folding

asciifolding フィルターは、Basic Latin Unicode block (最初の 127 ASCII 文字) 外の文字を ASCII 相当の文字に変換します。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の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。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

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用語に対して動作するため、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、トークナイザー 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のテキストを処理し、効率的なトークン化とフィルタリングを行うことができます。詳細については、使用例 を参照してください。

例

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

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"
)

# Sample text to analyze
sample_text = "Café Möller serves crème brûlée and piñatas."

# Run the standard analyzer with the defined configuration
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']