표준 토큰화 도구

Milvus의 standard 토큰화 도구는 공백과 문장 부호를 기준으로 텍스트를 분할하므로 대부분의 언어에 적합합니다.

구성

standard 토큰화기를 사용하여 분석기를 구성하려면 analyzer_params 에서 tokenizer 을 standard 로 설정하세요.

analyzer_params = {
    "tokenizer": "standard",
}

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

const analyzer_params = {
    "tokenizer": "standard",
};

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

# restful
analyzerParams='{
  "tokenizer": "standard"
}'

standard 토큰화 도구는 하나 이상의 필터와 함께 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드는 standard 토큰화 도구와 lowercase 필터를 사용하는 분석기를 정의합니다:

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"
  ]
}'

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": ["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

다음을 사용하여 확인 run_analyzer

from pymilvus import (
    MilvusClient,
)

client = MilvusClient(
    uri="http://localhost:19530",
    token="root:Milvus"
)

# Sample text to analyze
sample_text = "The Milvus vector database is 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")
        .token("root:Milvus")
        .build();
MilvusClientV2 client = new MilvusClientV2(config);

List<String> texts = new ArrayList<>();
texts.add("The Milvus vector database is 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{"The Milvus vector database is 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

['the', 'milvus', 'vector', 'database', 'is', 'built', 'for', 'scale']