[説明] このページは機械翻訳された日本語版です。内容に誤りがございましたら、報告していただけると助かります。

Regex

regex フィルターは正規表現フィルターです。トークナイザーによって生成されたトークンは、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。

設定

regex フィルターは Zilliz Cloud の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、目的の正規表現を指定する expr パラメーターも指定します。

Python

analyzer_params = {
    "tokenizer": "standard",
    "filter": [{
        "type": "regex",
        "expr": "^(?!test)" # keep tokens that do NOT start with "test"
    }]
}

Java

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)");
                }})
);

NodeJS

// node

Go

analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "standard",
        "filter": []any{map[string]any{
            "type": "regex",
            "expr": "^(?!test)",
        }}}

cURL

# 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
expr	各トークンに適用される正規表現パターン。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、構文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 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うことができます。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

analyzer_params = {
    "tokenizer": "standard",
    "filter": [{
        "type": "regex",
        "expr": "^(?!test)"
    }]
}

Java

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)");
        }}));

NodeJS

// node

Go

analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "standard",
        "filter": []any{map[string]any{
            "type": "regex",
            "expr": "^(?!test)",
        }}}

cURL

# curl

run_analyzer を使用した検証

Python

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)

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")
        .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();

NodeJS

// node

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{"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

# curl

期待される出力

['apple', 'banana']