小文字

lowercase フィルタは、トークナイザによって生成された用語を小文字に変換し、大文字と小文字を区別せずに検索できるようにします。例えば、["High", "Performance", "Vector", "Database"]["high", "performance", "vector", "database"] に変換することができます。

設定

lowercase フィルタはMilvusに組み込まれています。使用するには、analyzer_paramsfilter セクションにその名前を指定するだけです。

analyzer_params = {
    "tokenizer": "standard",
    "filter": ["lowercase"],
}
Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("tokenizer", "standard");
analyzerParams.put("filter", Collections.singletonList("lowercase"));
const analyzer_params = {
    "tokenizer": "standard",
    "filter": ["lowercase"],
};
analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "standard", "filter": []any{"lowercase"}}
# restful
analyzerParams='{
  "tokenizer": "standard",
  "filter": [
    "lowercase"
  ]
}'

lowercase 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。

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、それらをVARCHAR フィールドに適用できます。これにより、Milvusは指定されたアナライザ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": ["lowercase"],
}
Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("tokenizer", "standard");
analyzerParams.put("filter", Collections.singletonList("lowercase"));
// javascript
analyzerParams := map[string]any{"tokenizer": "standard", "filter": []any{"lowercase"}}
# 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 = "The Lowercase Filter Ensures Uniformity In Text Processing."

# 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 Lowercase Filter Ensures Uniformity In Text Processing.");

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{"The Lowercase Filter Ensures Uniformity In Text Processing."}
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

['the', 'lowercase', 'filter', 'ensures', 'uniformity', 'in', 'text', 'processing']

Try Managed Milvus for Free

Zilliz Cloud is hassle-free, powered by Milvus and 10x faster.

Get Started
フィードバック

このページは役に立ちましたか ?