Regex
regex フィルターは正規表現フィルターです。トークナイザーが生成したトークンは、指定した式に一致する場合にのみ保持され、それ以外はすべて破棄されます。
このページでは、アナライザーパイプラインの regex フィルターについて説明します。このフィルターは、トークナイザーが生成したトークンをフィルタリングし、テキスト分析中に生成される用語に影響します。query、search、またはハイブリッド検索で field =~ "pattern" や field !~ "pattern" などのスカラー式を使用してエンティティをフィルタリングする場合は、Pattern Matching を参照してください。
設定
regex フィルターは Zilliz Cloud のカスタムフィルターです。使用するには、フィルター設定で "type": "regex" を指定し、目的の正規表現を指定する expr パラメーターを併せて指定します。
- Python
- Java
- Go
- Rust
- C++
- NodeJS
- CSharp
- cURL
analyzer_params = {
"tokenizer": "standard",
"filter": [{
"type": "regex",
"expr": "^(?!test)" # keep tokens that do NOT start with "test"
}]
}
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
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)");
}})
);
analyzerParams := map[string]any{"tokenizer": "standard",
"filter": []any{map[string]any{
"type": "regex",
"expr": "^(?!test)",
}}}
let analyzer_params = serde_json::json!({
"tokenizer": "standard",
"filter": [{
"type": "regex",
"expr": "^(?!test)"
}]
});
nlohmann::json analyzer_params = {
{"tokenizer", "standard"},
{"filter", {
{{"type", "regex"}, {"expr", "^(?!test)"}}
}}
};
const analyzer_params = {
"tokenizer": "standard",
"filter": [
{
"type": "regex",
"expr": "^(?!test)"
}
],
};
using System.Collections.Generic;
var analyzerParams = new Dictionary<string, object>
{
["tokenizer"] = "standard",
["filter"] = new[]
{
new Dictionary<string, object>
{
["type"] = "regex",
["expr"] = "^(?!test)" // keep tokens that do NOT start with "test"
}
}
};
# restful
analyzerParams='{
"tokenizer": "standard",
"filter": [
{
"type": "regex",
"expr": "^(?!test)"
}
]
}'
regex フィルターでは、次の設定可能なパラメーターを使用できます。
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です。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が生成した用語を処理するため、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ときにそれらを VARCHAR フィールドに適用できます。これにより、Zilliz Cloud は指定し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
- Java
- Go
- Rust
- C++
- NodeJS
- CSharp
- cURL
analyzer_params = {
"tokenizer": "standard",
"filter": [{
"type": "regex",
"expr": "^(?!test)"
}]
}
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
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)");
}}));
analyzerParams := map[string]any{"tokenizer": "standard",
"filter": []any{map[string]any{
"type": "regex",
"expr": "^(?!test)",
}}}
let analyzer_params = serde_json::json!({
"tokenizer": "standard",
"filter": [{
"type": "regex",
"expr": "^(?!test)"
}]
});
nlohmann::json analyzer_params = {
{"tokenizer", "standard"},
{"filter", {
{{"type", "regex"}, {"expr", "^(?!test)"}}
}}
};
const analyzer_params = {
"tokenizer": "standard",
"filter": [
{
"type": "regex",
"expr": "^(?!test)"
}
],
};
using System.Collections.Generic;
var analyzerParams = new Dictionary<string, object>
{
["tokenizer"] = "standard",
["filter"] = new[]
{
new Dictionary<string, object>
{
["type"] = "regex",
["expr"] = "^(?!test)"
}
}
};
# restful
analyzerParams='{
"tokenizer": "standard",
"filter": [
{
"type": "regex",
"expr": "^(?!test)"
}
]
}'
run_analyzer を使用した検証
- Python
- Java
- Go
- Rust
- C++
- NodeJS
- CSharp
- cURL
from pymilvus import (
MilvusClient,
)
client = MilvusClient(
uri="YOUR_CLUSTER_ENDPOINT",
token="YOUR_CLUSTER_TOKEN"
)
# Sample text to analyze
sample_text = "testItem apple testCase banana"
# Run the analyzer with the defined configuration
result = client.run_analyzer(sample_text, analyzer_params)
print("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;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
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("testItem apple testCase banana");
RunAnalyzerResp resp = client.runAnalyzer(RunAnalyzerReq.builder()
.texts(texts)
.analyzerParams(analyzerParams)
.build());
List<RunAnalyzerResp.AnalyzerResult> results = resp.getResults();
import (
"context"
"fmt"
"github.com/milvus-io/milvus/client/v3/milvusclient"
)
ctx := context.Background()
client, err := milvusclient.New(ctx, &milvusclient.ClientConfig{
Address: "YOUR_CLUSTER_ENDPOINT",
APIKey: "YOUR_CLUSTER_TOKEN",
})
if err != nil {
fmt.Println(err.Error())
// handle error
}
texts := []string{"testItem apple testCase banana"}
option := milvusclient.NewRunAnalyzerOption(texts...).
WithAnalyzerParams(analyzerParams)
result, err := client.RunAnalyzer(ctx, option)
if err != nil {
fmt.Println(err.Error())
// handle error
}
for _, r := range result {
for _, token := range r.Tokens {
fmt.Println("Analyzer output:", token.Text)
}
}
use milvus::v2::error::Result;
use milvus::v2::prelude::*;
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": "standard",
"filter": [{
"type": "regex",
"expr": "^(?!test)"
}]
});
let sample_text = "testItem apple testCase banana";
let result = client
.run_analyzer(
RunAnalyzerRequest::builder()
.texts(vec![sample_text])
.analyzer_params(analyzer_params)
.build()?,
)
.await?;
println!("Analyzer output: {:?}", result);
#include "milvus/MilvusClientV2.h"
#include <iostream>
#include <string>
auto client = milvus::MilvusClientV2::Create();
milvus::ConnectParam connect_param{"YOUR_CLUSTER_ENDPOINT", "YOUR_CLUSTER_TOKEN"};
auto status = client->Connect(connect_param);
if (!status.IsOk()) {
std::cout << status.Message() << std::endl;
}
std::string text = "testItem apple testCase banana";
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;
}
import { MilvusClient } from "@zilliz/milvus2-sdk-node";
const client = new MilvusClient({
address: "YOUR_CLUSTER_ENDPOINT",
token: "YOUR_CLUSTER_TOKEN",
});
const sampleText = "testItem apple testCase banana";
const result = await client.runAnalyzer({
text: sampleText,
analyzer_params,
});
console.log("Analyzer output:", result);
using Milvus.Client.V2;
using Milvus.Client.V2.Requests.Utility;
using Milvus.Client.V2.Responses.Utility;
using Milvus.Client.V2.Types;
var client = new MilvusClientV2(new ConnectConfig
{
Uri = "YOUR_CLUSTER_ENDPOINT",
ApiKey = "YOUR_CLUSTER_TOKEN"
});
await client.ConnectAsync();
// Sample text to analyze
var sampleText = "testItem apple testCase banana";
// Run the analyzer with the defined configuration
RunAnalyzerResp result = await client.RunAnalyzerAsync(new RunAnalyzerReq
{
AnalyzerParams = analyzerParams,
Texts = new[] { sampleText }
});
Console.WriteLine("Analyzer output: " + string.Join(", ", result.Results.SelectMany(r => r.Tokens).Select(t => t.Token)));
export CLUSTER_ENDPOINT="YOUR_CLUSTER_ENDPOINT"
export TOKEN="YOUR_CLUSTER_TOKEN"
curl --request POST \
--url "${CLUSTER_ENDPOINT}/v2/vectordb/common/run_analyzer" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Content-Type: application/json" \
--header "Request-Timeout: 10" \
-d '{
"text": ["testItem apple testCase banana"],
"analyzerParams": "{\"tokenizer\": \"standard\", \"filter\": [{\"type\": \"regex\", \"expr\": \"^(?!test)\"}]}"
}'
期待される出力
['apple', 'banana']