Cncharonly

cncharonly フィルターは、中国語以外の文字を含むトークンを除去します。このフィルターは、中国語のテキストのみに焦点を当て、他の文字体系、数字、記号を含むトークンを除外したい場合に便利です。

設定

cncharonly 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

python

analyzer_params = {
    "tokenizer": "jieba",
    "filter": ["cncharonly"],
}

Java

java

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

Go

go

analyzerParams := map[string]any{"tokenizer": "jieba", "filter": []any{"cncharonly"}}

Rust

rust

use milvus::v2::prelude::*;

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<()> {
    let config = ConnectConfig::new().uri("YOUR_CLUSTER_ENDPOINT").token("YOUR_CLUSTER_TOKEN");
    let client = ClientV2::new(&config).await?;

    let analyzer_params = serde_json::json!({
        "tokenizer": "jieba",
        "filter": ["cncharonly"]
    });

    Ok(())
}

C++

c++

nlohmann::json analyzer_params = {
    {"tokenizer", "jieba"},
    {"filter", {"cncharonly"}}
};

NodeJS

javascript

const analyzer_params = {
    "tokenizer": "jieba",
    "filter": ["cncharonly"],
};

cURL

bash

# restful
analyzerParams='{
  "tokenizer": "jieba",
  "filter": [
    "cncharonly"
  ]
}'

cncharonly 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 で使用できるトークナイザーの一覧については、Jieba 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、コレクションスキーマを定義する際にそれらを 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えます。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

python

analyzer_params = {
    "tokenizer": "jieba",
    "filter": ["cncharonly"],
}

Java

java

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

Go

go

analyzerParams := map[string]any{"tokenizer": "jieba", "filter": []any{"cncharonly"}}

Rust

rust

    let analyzer_params = serde_json::json!({
        "tokenizer": "jieba",
        "filter": ["cncharonly"]
    });

C++

c++

nlohmann::json analyzer_params = {
    {"tokenizer", "jieba"},
    {"filter", {"cncharonly"}}
};

NodeJS

javascript

const analyzer_params = {
  tokenizer: "jieba",
  filter: ["cncharonly"],
};

cURL

bash

# restful
export analyzerParams='{
  "tokenizer": "jieba",
  "filter": [
    "cncharonly"
  ]
}'

run_analyzer を使用した検証

Python

python

from pymilvus import (
    MilvusClient,
)

client = MilvusClient(uri="YOUR_CLUSTER_ENDPOINT")

# Sample text to analyze
sample_text = "Milvus 是 LF AI & Data Foundation 下的一个开源项目，以 Apache 2.0 许可发布。"

# Run the jieba tokenizer with the defined configuration
result = client.run_analyzer(sample_text, analyzer_params)
print("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;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

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

List<String> texts = new ArrayList<>();
texts.add("Milvus 是 LF AI & Data Foundation 下的一个开源项目，以 Apache 2.0 许可发布。");

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

Go

go

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

    "github.com/milvus-io/milvus/client/v3/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 是 LF AI & Data Foundation 下的一个开源项目，以 Apache 2.0 许可发布。"}
option := milvusclient.NewRunAnalyzerOption(texts).
    WithAnalyzerParamsStr(string(bs))

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

Rust

rust

    let resp = client.run_analyzer(RunAnalyzerRequest::builder()
        .texts(vec!["Milvus 是 LF AI & Data Foundation 下的一个开源项目，以 Apache 2.0 许可发布。"])
        .analyzer_params(analyzer_params)
        .build()?).await?;
    println!("{:?}", resp.results());

C++

c++

#include "milvus/MilvusClientV2.h"

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

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

std::string text = "Milvus 是 LF AI & Data Foundation 下的一个开源项目，以 Apache 2.0 许可发布。";
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;
}

NodeJS

javascript

const analyzer_params = {
  tokenizer: "jieba",
  filter: ["cncharonly"],
};

const result = await client.runAnalyzer({
  text: "Milvus 是 LF AI & Data Foundation 下的一个开源项目，以 Apache 2.0 许可发布。",
  analyzer_params,
});
console.log(result.results);

cURL

bash

# restful
curl --request POST \
--url "${CLUSTER_ENDPOINT}/v2/vectordb/common/run_analyzer" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data-raw '{
  "analyzerParams": "{\"tokenizer\": \"jieba\", \"filter\": [\"cncharonly\"]}",
  "text": ["Milvus 是 LF AI & Data Foundation 下的一个开源项目，以 Apache 2.0 许可发布。"]
}'

期待される出力

python

['是', '下', '的', '一个', '开源', '项目', '以', '许可', '发布']