영어

Milvus의 english 분석기는 토큰화 및 필터링에 언어별 규칙을 적용하여 영어 텍스트를 처리하도록 설계되었습니다.

정의

english 분석기는 다음 구성 요소를 사용합니다:

• 토큰화 도구: standard 토큰화기를 사용하여 텍스트를 개별 단어 단위로 분할합니다.

• 필터: 포괄적인 텍스트 처리를 위한 여러 필터가 포함되어 있습니다:

  • lowercase: 모든 토큰을 소문자로 변환하여 대소문자를 구분하지 않고 검색할 수 있도록 합니다.

  • stemmer: 더 광범위한 검색을 지원하기 위해 단어를 어근 형태로 축소합니다(예: "running"이 "run"이 됨).

  • stop_words: 텍스트의 주요 용어에 집중하기 위해 일반적인 영어 중단어를 제거합니다.

english 분석기의 기능은 다음과 같은 사용자 정의 분석기 구성과 동일합니다:

analyzer_params = {
        "tokenizer": "standard",
        "filter": [
                "lowercase",
                {
                        "type": "stemmer",
                        "language": "english"
                }, {
                        "type": "stop",
                        "stop_words": "_english_"
                }
        ]
}

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("tokenizer", "standard");
analyzerParams.put("filter",
        Arrays.asList("lowercase",
                new HashMap<String, Object>() {{
                    put("type", "stemmer");
                    put("language", "english");
                }},
                new HashMap<String, Object>() {{
                    put("type", "stop");
                    put("stop_words", Collections.singletonList("_english_"));
                }}
        )
);

const analyzer_params = {
    "type": "standard", // Specifies the standard analyzer type
    "stop_words", ["of"] // Optional: List of words to exclude from tokenization
}

analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "standard",
        "filter": []any{"lowercase", map[string]any{
            "type":     "stemmer",
            "language": "english",
        }, map[string]any{
            "type":       "stop",
            "stop_words": "_english_",
        }}}

# restful
analyzerParams='{
  "tokenizer": "standard",
  "filter": [
    "lowercase",
    {
      "type": "stemmer",
      "language": "english"
    },
    {
      "type": "stop",
      "stop_words": "_english_"
    }
  ]
}'

구성

english 분석기를 필드에 적용하려면 analyzer_params 에서 type 을 english 으로 설정하고 필요에 따라 선택적 매개변수를 포함하면 됩니다.

analyzer_params = {
    "type": "english",
}

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

const analyzer_params = {
    "type": "english",
}

analyzerParams = map[string]any{"type": "english"}

# restful
analyzerParams='{
  "type": "english"
}'

english 분석기는 다음과 같은 선택적 매개변수를 허용합니다:

매개변수	설명
stop_words	토큰화에서 제거될 중지 단어 목록이 포함된 배열입니다. 기본값은 기본 제공되는 일반적인 영어 중지 단어 집합인 _english_ 입니다.

사용자 정의 중지 단어를 사용한 구성 예시:

analyzer_params = {
    "type": "english",
    "stop_words": ["a", "an", "the"]
}

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("type", "english");
analyzerParams.put("stop_words", Arrays.asList("a", "an", "the"));

const analyzer_params = {
    "type": "english",
    "stop_words": ["a", "an", "the"]
}

analyzerParams = map[string]any{"type": "english", "stop_words": []string{"a", "an", "the"}}

# restful
analyzerParams='{
  "type": "english",
  "stop_words": [
    "a",
    "an",
    "the"
  ]
}'

analyzer_params 을 정의한 후 컬렉션 스키마를 정의할 때 VARCHAR 필드에 적용할 수 있습니다. 이렇게 하면 Milvus가 효율적인 토큰화 및 필터링을 위해 지정된 분석기를 사용하여 해당 필드의 텍스트를 처리할 수 있습니다. 자세한 내용은 사용 예시를 참조하세요.

예제

분석기 구성을 컬렉션 스키마에 적용하기 전에 run_analyzer 메서드를 사용하여 그 동작을 확인하세요.

분석기 구성

analyzer_params = {
    "type": "english",
    "stop_words": ["a", "an", "the"]
}

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("type", "english");
analyzerParams.put("stop_words", Arrays.asList("a", "an", "the"));

// javascript

analyzerParams = map[string]any{"type": "english", "stop_words": []string{"a", "an", "the"}}

# restful
analyzerParams='{
  "type": "english",
  "stop_words": [
    "a",
    "an",
    "the"
  ]
}'

다음을 사용하여 확인 run_analyzerCompatible with Milvus 2.5.11+

from pymilvus import (
    MilvusClient,
)

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

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

# Run the standard analyzer with the defined configuration
result = client.run_analyzer(sample_text, analyzer_params)
print("English 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 is a vector database built for scale!");

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 is a vector database built for scale!"}
option := milvusclient.NewRunAnalyzerOption(texts).
    WithAnalyzerParams(string(bs))

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

# restful

예상 출력

English analyzer output: ['milvus', 'vector', 'databas', 'built', 'scale']