المسافات البيضاء

يقوم أداة الترميز whitespace بتقسيم النص إلى مصطلحات كلما كانت هناك مسافة بين الكلمات.

التكوين

لتكوين محلل باستخدام أداة الترميز whitespace ، اضبط tokenizer على whitespace في analyzer_params.

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

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

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

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

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

يمكن لأداة ترميز المسافات البيضاء أن تعمل بالاقتران مع واحد أو أكثر من عوامل التصفية. على سبيل المثال، يُعرّف الرمز التالي محللًا يستخدم أداة ترميز whitespace ومرشح lowercase:

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

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

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

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

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

بعد تحديد analyzer_params ، يمكنك تطبيقها على حقل VARCHAR عند تحديد مخطط المجموعة. يسمح هذا لميلفوس بمعالجة النص في هذا الحقل باستخدام المحلل المحدد لترميز وتصفية فعالة. لمزيد من التفاصيل، راجع مثال الاستخدام.

أمثلة

قبل تطبيق تكوين المحلل على مخطط المجموعة الخاص بك، تحقق من سلوكه باستخدام الأسلوب run_analyzer.

تكوين المحلّل

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

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

// javascript

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

# restful

التحقق باستخدام run_analyzerCompatible with Milvus 2.5.11+

from pymilvus import (
    MilvusClient,
)

client = MilvusClient(uri="http://localhost:19530")

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

# 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("http://localhost:19530")
        .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();

// javascript

// go

# restful

المخرجات المتوقعة

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