Whitespace

whitespace トークナイザーは、タブ、改行、フォームフィード、キャリッジリターン、スペースの 5 つの ASCII 空白文字でテキストを分割します。

トークン化のルール

whitespace トークナイザーは、次の 5 つの ASCII 空白文字でのみテキストを分割します。

文字	名前	Unicode コードポイント
\t	水平タブ	U+0009
\n	改行	U+000A
\x0C または \f	フォームフィード	U+000C
\r	キャリッジリターン	U+000D
' '	スペース	U+0020

これらの区切り文字は破棄され、連続する区切り文字から空のトークンは生成されません。句読点やその他の文字はトークンに残ります。特に、垂直タブ（\x0B、U+000B）、ノーブレークスペース（\u00A0）、および全角スペース（\u3000）は分割のトリガーにはなりません。

この文字セットは Rust の char::is_ascii_whitespace() に従っており、他の Unicode 空白文字は除外されます。

次の例では、フィルターを指定せずに {"tokenizer": "whitespace"} を使用します。入力と出力は Python の文字列表記を使用しており、\t や \u00A0 などのエスケープシーケンスは実際の文字を表します。

入力	出力トークン
"a\tb\nc\x0Cd\re f"	["a", "b", "c", "d", "e", "f"]
"Hello,World! foo_bar"	["Hello,World!", "foo_bar"]
"a\x0Bb"	["a\x0Bb"]
"a\u00A0b"	["a\u00A0b"]
"a\u3000b"	["a\u3000b"]
"\x20a\x20\x20b\x20"	["a", "b"]

設定

whitespace トークナイザーを使用するアナライザーを設定するには、analyzer_params で tokenizer を whitespace に設定します。

Python

python

analyzer_params = {
    "tokenizer": "whitespace",
}

Java

java

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("tokenizer", "whitespace");

Go

go

analyzerParams := map[string]any{"tokenizer": "whitespace"}

Rust

rust

let analyzer_params = serde_json::json!({"tokenizer": "whitespace"});

C++

c++

nlohmann::json analyzer_params = {
    {"tokenizer", "whitespace"}
};

NodeJS

javascript

const analyzer_params = {
    "tokenizer": "whitespace"
};

cURL

bash

# restful
analyzerParams='{
  "tokenizer": "whitespace"
}'

whitespace トークナイザーは、1 つ以上のフィルターと組み合わせて使用できます。たとえば、次のコードは、whitespace トークナイザーと lowercase フィルター を使用するアナライザーを定義します。

Python

python

analyzer_params = {
    "tokenizer": "whitespace",
    "filter": ["lowercase"]
}

Java

java

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

Go

go

analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "whitespace", "filter": []any{"lowercase"}}

Rust

rust

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

C++

c++

nlohmann::json analyzer_params = {
    {"tokenizer", "whitespace"},
    {"filter", {"lowercase"}}
};

NodeJS

javascript

const analyzer_params = {
    "tokenizer": "whitespace",
    "filter": ["lowercase"]
};

cURL

bash

# restful
analyzerParams='{
  "tokenizer": "whitespace",
  "filter": [
    "lowercase"
  ]
}'

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、これらを 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。

アナライザーの設定

Python

python

analyzer_params = {
    "tokenizer": "whitespace",
    "filter": ["lowercase"]
}

Java

java

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

Go

go

analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "whitespace", "filter": []any{"lowercase"}}

Rust

rust

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

C++

c++

nlohmann::json analyzer_params = {
    {"tokenizer", "whitespace"},
    {"filter", {"lowercase"}}
};

NodeJS

javascript

const analyzer_params = {
    "tokenizer": "whitespace",
    "filter": ["lowercase"]
};

cURL

bash

# restful
analyzerParams='{
  "tokenizer": "whitespace",
  "filter": [
    "lowercase"
  ]
}' 

run_analyzer を使用した検証

Python

python

from pymilvus import (
    MilvusClient,
)

client = MilvusClient(
    uri="YOUR_CLUSTER_ENDPOINT",
    token="YOUR_CLUSTER_TOKEN"
)

# Sample text to analyze
sample_text = "The Milvus vector database is built for scale!"

# Run the whitespace analyzer with the defined configuration
result = client.run_analyzer(sample_text, analyzer_params)
print("Whitespace 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.*;

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 Milvus vector database is built for scale!");

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

Go

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 Milvus vector database is built for scale!"}
option := milvusclient.NewRunAnalyzerOption(texts...).
    WithAnalyzerParams(analyzerParams)

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

Rust

rust

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

let client = ClientV2::new(&ConnectConfig::new().uri("YOUR_CLUSTER_ENDPOINT").token("YOUR_CLUSTER_TOKEN")).await?;

let sample_text = "The Milvus vector database is built for scale!";
client
    .run_analyzer(
        RunAnalyzerRequest::builder()
            .texts([sample_text])
            .analyzer_params(analyzer_params.clone())
            .build()?,
    )
    .await?;

C++

c++

#include <iostream>
#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 Milvus vector database is built for scale!";
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

import { MilvusClient } from "@zilliz/milvus2-sdk-node";

const client = new MilvusClient({
    address: "YOUR_CLUSTER_ENDPOINT",
    token: "YOUR_CLUSTER_TOKEN"
});

// Sample text to analyze
const sample_text = "The Milvus vector database is built for scale!";

// Run the whitespace analyzer with the defined configuration
const result = await client.runAnalyzer({
    text: sample_text,
    analyzer_params: analyzer_params
});

console.log("Whitespace analyzer output:", result);

cURL

bash

# restful
export MILVUS_HOST="YOUR_CLUSTER_ENDPOINT"
export SAMPLE_TEXT="The Milvus vector database is built for scale!"
curl -X POST "http://${MILVUS_HOST}/v2/vectordb/common/run_analyzer" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Request-Timeout: 10" \
  -d '{
    "text": ["'"${SAMPLE_TEXT}"'"],
    "analyzerParams": "{\"tokenizer\":\"whitespace\",\"filter\":[\"lowercase\"]}"
  }' 

期待される出力

sql

['the', 'milvus', 'vector', 'database', 'is', 'built', 'for', 'scale!']