标准分析器

standard 分析器是 Milvus 的默认分析器,如果没有指定分析器,它将自动应用于文本字段。它使用基于语法的标记化,对大多数语言都很有效。

standard 分析器适用于依赖分隔符(如空格、标点符号)作为单词边界的语言。但是,中文、日文和韩文等语言需要基于词典的标记化。在这种情况下,使用特定语言的分析器,如 chinese或带有专门标记符号化器的自定义分析器(如 lindera, icu)和过滤器,以确保准确的标记化和更好的搜索结果。

定义

standard 分析器包括

  • 标记化器:使用standard 标记符号化器,根据语法规则将文本分割成离散的单词单元。更多信息,请参阅标准标记符

  • 过滤器:使用lowercase 过滤器将所有标记转换为小写,从而实现不区分大小写的搜索。更多信息,请参阅小写

standard 分析器的功能相当于以下自定义分析器配置:

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"
  ]
}'

配置

要将standard 分析器应用到一个字段,只需在analyzer_params 中将type 设置为standard ,并根据需要加入可选参数即可。

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 分析器接受以下可选参数:

参数

说明

stop_words

一个数组,包含将从标记化中删除的停用词列表。默认为_english_ ,这是一组内置的常用英语停止词。

自定义停止词配置示例:

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

定义analyzer_params 后,您可以在定义 Collections Schema 时将其应用到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。有关详细信息,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 = {
    "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"
  ]
}'

验证使用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

预期输出

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

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