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ASCII folding

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asciifolding フィルターは、Basic Latin Unicode ブロック（最初の127文字のASCII文字）外の文字を、それに対応するASCII文字に変換します。例えば、í のような文字を i に変換することで、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、特に多言語コンテンツに対して効果的です。

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語彙項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一覧については、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 型フィールドに適用できます。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アナライザーを使って処理し、効率的なトークン化およびフィルタリングを実現します。詳細については、Example use 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"
)

# 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']