Cnalphanumonly

Le filtre cnalphanumonly supprime les jetons qui contiennent des caractères autres que des caractères chinois, des lettres anglaises ou des chiffres.

Configuration

Le filtre cnalphanumonly est intégré à Milvus. Pour l'utiliser, il suffit de spécifier son nom dans la section filter de analyzer_params.

analyzer_params = {
    "tokenizer": "jieba",
    "filter": ["cnalphanumonly"],
}

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

const analyzer_params = {
    "tokenizer": "jieba",
    "filter": ["cnalphanumonly"],
};

analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "jieba", "filter": []any{"cnalphanumonly"}}

# restful
analyzerParams='{
  "tokenizer": "jieba",
  "filter": [
    "cnalphanumonly"
  ]
}'

Le filtre cnalphanumonly fonctionne sur les termes générés par le tokenizer, il doit donc être utilisé en combinaison avec un tokenizer. Pour obtenir une liste des tokenizers disponibles dans Milvus, reportez-vous à Jieba et à ses pages apparentées.

Après avoir défini analyzer_params, vous pouvez les appliquer à un champ VARCHAR lors de la définition d'un schéma de collection. Cela permet à Milvus de traiter le texte de ce champ à l'aide de l'analyseur spécifié pour une tokenisation et un filtrage efficaces. Pour plus de détails, voir Exemple d'utilisation.

Exemples

Avant d'appliquer la configuration de l'analyseur à votre schéma de collecte, vérifiez son comportement à l'aide de la méthode run_analyzer.

Configuration de l'analyseur

analyzer_params = {
    "tokenizer": "jieba",
    "filter": ["cnalphanumonly"],
}

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

// javascript

analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "jieba", "filter": []any{"cnalphanumonly"}}

# restful

Vérification à l'aide de run_analyzerCompatible with Milvus 2.5.11+

from pymilvus import (
    MilvusClient,
)

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

# Sample text to analyze
sample_text = "Milvus 是 LF AI & Data Foundation 下的一个开源项目，以 Apache 2.0 许可发布。"

# Run the jieba tokenizer 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;

ConnectConfig config = ConnectConfig.builder()
        .uri("http://localhost:19530")
        .build();
MilvusClientV2 client = new MilvusClientV2(config);

List<String> texts = new ArrayList<>();
texts.add("Milvus 是 LF AI & Data Foundation 下的一个开源项目，以 Apache 2.0 许可发布。");

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

// javascript

import (
    "context"
    "encoding/json"
    "fmt"

    "github.com/milvus-io/milvus/client/v2/milvusclient"
)

client, err := milvusclient.New(ctx, &milvusclient.ClientConfig{
    Address: "localhost:19530",
    APIKey:  "root:Milvus",
})
if err != nil {
    fmt.Println(err.Error())
    // handle error
}

bs, _ := json.Marshal(analyzerParams)
texts := []string{"Milvus 是 LF AI & Data Foundation 下的一个开源项目，以 Apache 2.0 许可发布。"}
option := milvusclient.NewRunAnalyzerOption(texts).
    WithAnalyzerParams(string(bs))

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

# restful

Résultat attendu

['Milvus', '是', 'LF', 'AI', 'Data', 'Foundation', '下的一个开源项目', '以', 'Apache', '2', '0', '许可发布']