regex フィルターは正規表現フィルターです。トークナイザーによって生成されたトークンのうち、指定した正規表現にマッチするものだけが保持され、それ以外はすべて破棄されます。
設定
regex フィルターは Zilliz Cloud におけるカスタムフィルターです。これを使用するには、フィルター設定で "type": "regex" を指定し、さらに expr パラメーターで目的の正規表現を指定します。
- Python
- Java
- NodeJS
- Go
- cURL
analyzer_params = {
"tokenizer": "standard",
"filter": [{
"type": "regex",
"expr": "^(?!test)" # keep tokens that do NOT start with "test"
}]
}
Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("tokenizer", "standard");
analyzerParams.put("filter",
Arrays.asList(new HashMap<String, Object>() {{
put("type", "regex");
put("expr", "^(?!test)");
}})
);
// node
analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "standard",
"filter": []any{map[string]any{
"type": "regex",
"expr": "^(?!test)",
}}}
# curl
regex フィルターは、以下の設定可能なパラメーターを受け入れます。
パラメーター | 説明 |
|---|---|
| 各トークンに適用される正規表現パターン。このパターンに一致するトークンは保持され、一致しないトークンは破棄されます。 正規表現の構文の詳細については、Syntax を参照してください。 |
regex 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（term）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。
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 型フィールドにそれを適用できます。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
- Java
- NodeJS
- Go
- cURL
analyzer_params = {
"tokenizer": "standard",
"filter": [{
"type": "regex",
"expr": "^(?!test)"
}]
}
Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("tokenizer", "standard");
analyzerParams.put("filter",
Collections.singletonList(new HashMap<String, Object>() {{
put("type", "regex");
put("expr", "^(?!test)");
}}));
// node
analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "standard",
"filter": []any{map[string]any{
"type": "regex",
"expr": "^(?!test)",
}}}
# curl
run_analyzer を使用した検証
- Python
- Java
- NodeJS
- Go
- cURL
from pymilvus import (
MilvusClient,
)
client = MilvusClient(uri="YOUR_CLUSTER_ENDPOINT")
# Sample text to analyze
sample_text = "testItem apple testCase banana"
# Run the standard analyzer with the defined configuration
result = client.run_analyzer(sample_text, analyzer_params)
print("Standard analyzer output:", result)
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")
.build();
MilvusClientV2 client = new MilvusClientV2(config);
List<String> texts = new ArrayList<>();
texts.add("testItem apple testCase banana");
RunAnalyzerResp resp = client.runAnalyzer(RunAnalyzerReq.builder()
.texts(texts)
.analyzerParams(analyzerParams)
.build());
List<RunAnalyzerResp.AnalyzerResult> results = resp.getResults();
// node
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{"testItem apple testCase banana"}
option := milvusclient.NewRunAnalyzerOption(texts).
WithAnalyzerParams(string(bs))
result, err := client.RunAnalyzer(ctx, option)
if err != nil {
fmt.Println(err.Error())
// handle error
}
# curl
期待される出力
['apple', 'banana']