정규식Compatible with Milvus 2.5.11+
regex 필터는 정규식 필터로, 토큰 생성기가 생성한 토큰은 사용자가 제공한 표현식과 일치하는 경우에만 유지되며 그 외의 토큰은 모두 삭제됩니다.
구성
regex 필터는 Milvus의 사용자 지정 필터입니다. 이 필터를 사용하려면 필터 구성에 "type": "regex" 을 지정하고 expr 매개변수를 지정하여 원하는 정규식을 지정하세요.
analyzer_params = {
"tokenizer": "standard",
"filter": [{
"type": "regex",
"expr": "^(?!test)" # keep tokens that do NOT start with "test"
}]
}
Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("tokenizer", "standard");
analyzerParams.put("filter",
Arrays.asList(new HashMap<String, Object>() {{
put("type", "regex");
put("expr", "^(?!test)");
}})
);
// node
analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "standard",
"filter": []any{map[string]any{
"type": "regex",
"expr": "^(?!test)",
}}}
# curl
regex 필터는 다음과 같은 구성 가능한 매개변수를 허용합니다.
파라미터 |
설명 |
|---|---|
|
각 토큰에 적용되는 정규식 패턴입니다. 일치하는 토큰은 유지되고 일치하지 않는 토큰은 삭제됩니다. 정규식 구문에 대한 자세한 내용은 구문을 참조하세요. |
regex 필터는 토큰 생성기에 의해 생성된 용어에 대해 작동하므로 토큰 생성기와 함께 사용해야 합니다.
analyzer_params 을 정의한 후 컬렉션 스키마를 정의할 때 VARCHAR 필드에 적용할 수 있습니다. 이렇게 하면 Milvus가 지정된 분석기를 사용하여 해당 필드의 텍스트를 처리하여 효율적인 토큰화 및 필터링을 수행할 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 = {
"tokenizer": "standard",
"filter": [{
"type": "regex",
"expr": "^(?!test)"
}]
}
Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("tokenizer", "standard");
analyzerParams.put("filter",
Collections.singletonList(new HashMap<String, Object>() {{
put("type", "regex");
put("expr", "^(?!test)");
}}));
// node
analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "standard",
"filter": []any{map[string]any{
"type": "regex",
"expr": "^(?!test)",
}}}
# curl
다음을 사용하여 확인 run_analyzer
from pymilvus import (
MilvusClient,
)
client = MilvusClient(uri="http://localhost:19530")
# Sample text to analyze
sample_text = "testItem apple testCase banana"
# 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("testItem apple testCase banana");
RunAnalyzerResp resp = client.runAnalyzer(RunAnalyzerReq.builder()
.texts(texts)
.analyzerParams(analyzerParams)
.build());
List<RunAnalyzerResp.AnalyzerResult> results = resp.getResults();
// node
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{"testItem apple testCase banana"}
option := milvusclient.NewRunAnalyzerOption(texts).
WithAnalyzerParams(string(bs))
result, err := client.RunAnalyzer(ctx, option)
if err != nil {
fmt.Println(err.Error())
// handle error
}
# curl
예상 출력
['apple', 'banana']