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Alphanumonly

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alphanumonlyフィルターは、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。このフィルターは、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処理に有用です。

構成

alphanumonly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": ["alphanumonly"],
}

Java

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

NodeJS

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

Go

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

cURL

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

alphanumonly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、トークナイザー参照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ン化およびフィルタリング処理できます。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構成を適用する前に、run_analyzerメソッドを使用してその動作を検証してください。

アナライザー構成

Python

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

Java

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

NodeJS

// javascript

Go

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

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"
)

# 解析するサンプルテキスト
sample_text = "Milvus 2.0 @ Scale! #AI #Vector_Databasé"

# 定義された構成でstandard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("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

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

# restful

期待される出力

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