標準分析器
standard 分析器是 Milvus 中的預設分析器,若未指定分析器,系統會自動將其套用至文字欄位。它結合了標準分詞器與小寫過濾器。
standard 分析器適用於那些依賴分隔符號(例如空格、標點符號)來界定單詞邊界的語言。然而,像中文、阿拉伯文、泰文、日文和韓文等語言,則需要特定於該語言的詞元化或正規化處理。在這種情況下,請使用特定於該語言的分析器,例如 chinese、 arabic,或 thai,或是搭配專用分詞器的自訂分析器,例如 lindera 和 icu。
定義
standard 分析器由以下部分組成:
分詞器:使用「
standard」分詞器,將連續的 Unicode 字母和數字保留在同一個分詞中,並在其他字元處進行分割。有關確切的字元規則,請參閱「標準分詞器」。篩選器:使用「
lowercase」篩選器將所有語素轉換為小寫,以實現不區分大小寫的搜尋。如需更多資訊,請參閱「小寫轉換」。
standard 分析器的功能等同於以下自訂分析器設定:
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"
]
}'
設定
若要將「standard 」分析器套用至某個欄位,只需在 `analyzer_params` 中將 `type ` 設定為 `standard `,並視需要加入可選參數即可。
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"
}'
standard 分析器接受以下可選參數:
參數 |
說明 |
|---|---|
|
一個包含停用詞清單的陣列,這些詞彙將在分詞過程中被移除。預設值為 |
自訂停用詞的配置範例:
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
定義analyzer_params 後,您可在定義集合架構時將其套用至VARCHAR 欄位。這將使 Milvus 能使用指定的分析器來處理該欄位中的文字,以實現高效的分詞與過濾。如需更多資訊,請參閱「使用範例」。
範例
在將分析器設定套用至您的集合架構之前,請先透過 `run_analyzer ` 方法驗證其運作行為。
分析器設定
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"
]
}'
使用以下方式進行驗證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
預期輸出
Standard analyzer output: ['the', 'milvus', 'vector', 'database', 'is', 'built', 'scale']