Стандартный анализатор

Анализатор standard - это анализатор по умолчанию в Milvus, который автоматически применяется к текстовым полям, если анализатор не указан. Он использует грамматическую токенизацию, что делает его эффективным для большинства языков.

Определение

Анализатор standard состоит из:

• Токенизатор: Использует токенизатор standard для разбиения текста на отдельные единицы слов на основе правил грамматики. Дополнительную информацию см. в разделе Стандартный токенизатор.

• Фильтр: Использует фильтр lowercase для преобразования всех лексем в нижний регистр, что позволяет осуществлять поиск без учета регистра. Дополнительные сведения см. в разделе Нижний регистр.

Функциональность анализатора standard эквивалентна следующей конфигурации пользовательского анализатора:

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"
  ]
}'

Конфигурация

Чтобы применить анализатор standard к полю, просто установите type на standard в analyzer_params, и включите дополнительные параметры по мере необходимости.

analyzer_params = {
    "type": "standard", # Specifies the standard analyzer type
}

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

const analyzer_params = {
    "type": "standard", // Specifies the standard analyzer type
}

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

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

Анализатор standard принимает следующие необязательные параметры:

Параметр	Описание
stop_words	Массив, содержащий список стоп-слов, которые будут удалены при токенизации. По умолчанию используется _english_, встроенный набор распространенных английских стоп-слов.

Пример настройки пользовательских стоп-слов:

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

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("type", "standard");
analyzerParams.put("stop_words", Collections.singletonList("of"));

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

analyzerParams = map[string]any{"type": "standard", "stop_words": []string{"of"}}

# restful

Определив analyzer_params, вы можете применить их к полю VARCHAR при определении схемы коллекции. Это позволит Milvus обрабатывать текст в этом поле с помощью указанного анализатора для эффективной токенизации и фильтрации. Для получения дополнительной информации обратитесь к примеру использования.

Примеры

Прежде чем применять конфигурацию анализатора к схеме коллекции, проверьте его работу с помощью метода run_analyzer.

Конфигурация анализатора

analyzer_params = {
    "type": "standard",  # Standard analyzer configuration
    "stop_words": ["for"] # Optional: Custom stop words parameter
}

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("type", "standard");
analyzerParams.put("stop_words", Collections.singletonList("for"));

// javascript

analyzerParams = map[string]any{"type": "standard", "stop_words": []string{"for"}}

# restful
analyzerParams='{
  "type": "standard",
  "stop_words": [
    "of"
  ]
}'

Проверка с помощью 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("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")
        .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

Ожидаемый результат

Standard analyzer output: ['the', 'milvus', 'vector', 'database', 'is', 'built', 'scale']