英数字のみ

alphanumonly フィルタは非 ASCII 文字を含むトークンを除去し、英数字の用語だけを残します。このフィルタは、特殊文字や記号を除き、基本的な文字と数字だけが関連するテキストを処理するのに便利です。

設定

alphanumonly フィルタは Milvus に組み込まれています。このフィルタを使用するには、analyzer_params のfilter セクションでその名前を指定するだけです。

analyzer_params = {
    "tokenizer": "standard",
    "filter": ["alphanumonly"],
}

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

const analyzer_params = {
    "tokenizer": "standard",
    "filter": ["alphanumonly"],
};

analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "standard", "filter": []any{"alphanumonly"}}

# restful
analyzerParams='{
  "tokenizer": "standard",
  "filter": [
    "alphanumonly"
  ]
}'

alphanumonly フィルタはトークナイザによって生成された用語に対して動作するため、トークナイザと組み合わせて使用する必要があります。Milvusで利用可能なトークナイザーのリストについては、Standard Tokenizerとその兄弟ページを参照してください。

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 フィールドに適用することができます。これにより、Milvusは指定された解析器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。

使用例

アナライザ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動作を確認してください。

アナライザ構成

analyzer_params = {
    "tokenizer": "standard",
    "filter": ["alphanumonly"],
}

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

// javascript

analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "standard", "filter": []any{"alphanumonly"}}

# restful

を使用した検証run_analyzerCompatible with Milvus 2.5.11+

from pymilvus import (
    MilvusClient,
)

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

# Sample text to analyze
sample_text = "Milvus 2.0 @ Scale! #AI #Vector_Databasé"

# 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("Milvus 2.0 @ Scale! #AI #Vector_Databasé");

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 2.0 @ Scale! #AI #Vector_Databasé"}
option := milvusclient.NewRunAnalyzerOption(texts).
    WithAnalyzerParams(string(bs))

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

# restful

期待される出力

['Milvus', '2', '0', 'Scale', 'AI', 'Vector']