ICUCompatible with Milvus 2.5.11+

icu tokenizer 基于Unicode 国际化组件（ICU）开源项目构建，该项目为软件国际化提供了关键工具。通过使用 ICU 的分词算法，令牌转换器可以准确地将世界上大多数语言的文本分割成单词。

配置

要配置使用icu 令牌转换器的分析器，请在analyzer_params 中将tokenizer 设置为icu 。

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

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

// node

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

# curl

icu 令牌分析器可与一个或多个过滤器结合使用。例如，下面的代码定义了一个使用icu 标记器和移除标点过滤器的分析器：

analyzer_params = {
    "tokenizer": "icu",
    "filter": ["removepunct"]
}

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("tokenizer", "icu");
analyzerParams.put("filter", Collections.singletonList("removepunct"));

// node

analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "icu", "filter": []string{"removepunct"}}

# curl

定义analyzer_params 后，您可以在定义 Collections Schema 时将它们应用到VARCHAR 字段。这样，Milvus 就能使用指定的分析器处理该字段中的文本，从而实现高效的标记化和过滤。有关详情，请参阅示例使用。

示例

在将分析器配置应用到 Collections 模式之前，请使用run_analyzer 方法验证其行为。

分析器配置

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

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

// node

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

# curl

验证使用run_analyzer

from pymilvus import (
    MilvusClient,
)

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

# Sample text to analyze
sample_text = "Привет! Как дела?"

# 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("Привет! Как дела?");

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{"Привет! Как дела?"}
option := milvusclient.NewRunAnalyzerOption(texts).
    WithAnalyzerParams(string(bs))

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

# restful

预期输出

['Привет', '!', ' ', 'Как', ' ', 'дела', '?']