Lowercase
lowercase フィルターは、トークナイザーによって生成された用語を小文字に変換し、検索で大文字と小文字が区別されないようにします。たとえば、["High", "Performance", "Vector", "Database"] を ["high", "performance", "vector", "database"] に変換できます。
設定
lowercase 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
- Java
- Go
- Rust
- C++
- NodeJS
- cURL
python
analyzer_params = {
"tokenizer": "standard",
"filter": ["lowercase"],
}
java
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("lowercase"));
go
analyzerParams := map[string]any{"tokenizer": "standard", "filter": []any{"lowercase"}}
rust
use serde_json::json;
let analyzer_params = json!({
"tokenizer": "standard",
"filter": ["lowercase"]
});
c++
nlohmann::json analyzer_params = {
{"tokenizer", "standard"},
{"filter", {"lowercase"}}
};
javascript
const analyzer_params = {
"tokenizer": "standard",
"filter": ["lowercase"],
};
bash
# restful
analyzerParams='{
"tokenizer": "standard",
"filter": [
"lowercase"
]
}'
lowercase 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。
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実行できます。詳細については、使用例 を参照してください。
例
アナライザー構成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。
アナライザー構成
- Python
- Java
- Go
- Rust
- C++
- NodeJS
- cURL
python
analyzer_params = {
"tokenizer": "standard",
"filter": ["lowercase"],
}
java
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("lowercase"));
go
analyzerParams := map[string]any{"tokenizer": "standard", "filter": []any{"lowercase"}}
rust
use serde_json::json;
let analyzer_params = json!({
"tokenizer": "standard",
"filter": ["lowercase"]
});
c++
nlohmann::json analyzer_params = {
{"tokenizer", "standard"},
{"filter", {"lowercase"}}
};
javascript
const analyzer_params = {
"tokenizer": "standard",
"filter": ["lowercase"],
}
bash
# restful
analyzerParams='{
"tokenizer": "standard",
"filter": [
"lowercase"
]
}'
run_analyzer を使用した確認
- Python
- Java
- Go
- Rust
- C++
- NodeJS
- cURL
python
from pymilvus import (
MilvusClient,
)
client = MilvusClient(
uri="YOUR_CLUSTER_ENDPOINT",
token="YOUR_CLUSTER_TOKEN"
)
# Sample text to analyze
sample_text = "The Lowercase Filter Ensures Uniformity In Text Processing."
# 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;
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("The Lowercase Filter Ensures Uniformity In Text Processing.");
RunAnalyzerResp resp = client.runAnalyzer(RunAnalyzerReq.builder()
.texts(texts)
.analyzerParams(analyzerParams)
.build());
List<RunAnalyzerResp.AnalyzerResult> results = resp.getResults();
go
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{"The Lowercase Filter Ensures Uniformity In Text Processing."}
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("Standard analyzer output:", token.Text)
}
}
rust
use milvus::v2::prelude::*;
let config = ConnectConfig::new().uri("YOUR_CLUSTER_ENDPOINT").token("YOUR_CLUSTER_TOKEN");
let client = ClientV2::new(&config).await?;
let response = client
.run_analyzer(
RunAnalyzerRequest::builder()
.texts(["The Lowercase Filter Ensures Uniformity In Text Processing."])
.analyzer_params(analyzer_params)
.build()?,
)
.await?;
for result in response.results() {
for token in result.get_tokens() {
println!("Standard analyzer output: {}", token.get_text());
}
}
c++
#include "milvus/MilvusClientV2.h"
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 = "The Lowercase Filter Ensures Uniformity In Text Processing.";
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;
}
javascript
import { MilvusClient } from '@zilliz/milvus2-sdk-node';
const client = new MilvusClient({
address: 'YOUR_CLUSTER_ENDPOINT',
});
const sample_text = 'The Lowercase Filter Ensures Uniformity In Text Processing.';
const result = await client.runAnalyzer({
text: sample_text,
analyzer_params,
});
const tokens = result.results.flatMap(r => r.tokens.map(t => t.token));
console.log('Standard analyzer output:', tokens);
bash
curl --request POST \
--url "YOUR_CLUSTER_ENDPOINT/v2/vectordb/common/run_analyzer" \
--header "Authorization: Bearer YOUR_CLUSTER_TOKEN" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data-raw '{
"analyzerParams": "{\"tokenizer\": \"standard\", \"filter\": [\"lowercase\"]}",
"text": ["The Lowercase Filter Ensures Uniformity In Text Processing."]
}'
期待される出力
python
['the', 'lowercase', 'filter', 'ensures', 'uniformity', 'in', 'text', 'processing']