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Analyzer 概述
公测版

在文本处理中，Analyzer 是一个关键组件，用于将原始文本转换为结构化、可搜索的格式。每个 Analyzer 通常由两个核心元素组成：分词器（tokenizer）和过滤器（filter）。它们共同将输入文本转换为词元（token），并对这些词元进行优化，以便为高效的索引和检索做好准备。

在Zilliz Cloud中， Analyzer 在创建 Collection 时为 Collection Schema 中的 VARCHAR 字段进行配置。 Analyzer 生成的词元可用于构建关键字匹配的索引，或转换为稀疏向量以支持全文搜索。更多信息，请参阅精确文本匹配或全文搜索。

📘说明

使用 Analyzer 可能会影响性能：

  • 全文搜索：对于全文搜索，DataNode 和 QueryNode 通道的数据消耗速度较慢，因为它们必须等待分词完成。因此，新摄入的数据需要更长时间才能被搜索到。

  • 关键字匹配：对于关键字匹配，索引创建速度也较慢，因为需要先完成分词才能构建索引。

Analyzer 的组成​

Zilliz Cloud中的 Analyzer 由一个分词器和零个或多个过滤器组成。

  • 分词器：分词器将输入文本拆分为离散的词元。这些词元可以是单词或短语，具体取决于分词器的类型。

  • 过滤器：过滤器可应用于词元以进一步优化它们，例如将其转换为小写或移除常见词汇。

📘说明

分词器仅支持 UTF-8 格式。未来版本将增加对其他格式的支持。

以下工作流程展示了 Analyzer 如何处理文本。

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Analyzer 类型​

Zilliz Cloud提供两种类型的 Analyzer，以满足不同的文本处理需求：

  • 内置 Analyzer ：这些是预定义的配置，覆盖常见的文本处理任务，设置简单。内置 Analyzer 非常适合通用搜索，因为它们不需要复杂的配置。

  • 自定义 Analyzer ：对于更高级的需求，自定义 Analyzer 允许您通过指定分词器和零个或多个过滤器来定义自己的配置。这种自定义级别特别适用于需要精确控制文本处理的专业场景。

📘说明

如果在创建 Collection 时未指定 Analyzer 配置，Zilliz Cloud默认使用 Standard Analyzer 进行所有文本处理。

内置 Analyzer​

Zilliz Cloud 集群中的内置 Analyzer 预配置了特定的分词器和过滤器，您可以直接使用它们，而无需自行定义这些组件。每个内置 Analyzer 都作为一个模板，包含预设的分词器和过滤器，并提供可选的参数以供自定义。

例如，要使用标准内置 Analyzer ，只需将其名称 standard 指定为类型，并可选择包含特定于此 Analyzer 类型的额外配置，例如 stop_words。

analyzer_params = {
    "type": "standard", # Uses the standard built-in analyzer
    "stop_words": ["a", "an", "for"] # Defines a list of common words (stop words) to exclude from tokenization
}

上述 standard 内置 Analyzer 的配置相当于通过以下参数设置自定义 Analyzer ，其中明确定义了分词器和过滤器选项，以实现类似的功能：

analyzer_params = {
    "tokenizer": "standard",
    "filter": [
        "lowercase",
        {
            "type": "stop",
            "stop_words": ["a", "an", "for"]
        }
    ]
}

Zilliz Cloud 提供了以下内置 Analyzer ，每个 Analyzer 都针对特定的文本处理需求设计：

  • standard：适用于通用文本处理，应用标准分词和小写过滤。

  • english：针对英文文本优化，支持英文停用词。

  • chinese：专为中文文本处理设计，包括适应中文语言结构的分词。

有关内置 Analyzer 及其可自定义设置的列表，请参阅内置 Analyzer。

自定义 Analyzer​

对于更高级的文本处理，Zilliz Cloud 中的自定义 Analyzer 允许您通过指定分词器和过滤器来构建定制的文本处理管道。这种设置非常适合需要精确控制的专业场景。

分词器​

分词器是自定义 Analyzer 的必备组件，它通过将输入文本拆分为离散的词元来启动 Analyzer 管道。分词遵循特定规则，例如根据空格或标点符号进行拆分，具体取决于分词器类型。此过程允许对每个单词或短语进行更精确和独立的处理。

例如，分词器会将文本 "Vector Database Built for Scale" 转换为以下单独的词元：

["Vector", "Database", "Built", "for", "Scale"]

指定分词器的示例：

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

有关可供选择的分词器列表，请参阅分词器。

过滤器​

过滤器是可选的组件，用于对分词器生成的词元进行转换或优化。例如，对分词后的词元 ["Vector", "Database", "Built", "for", "Scale"] 应用小写过滤器后，结果可能为：

["vector", "database", "built", "for", "scale"]

自定义 Analyzer 中的过滤器可以是内置的，也可以是自定义的，具体取决于配置需求。

  • 内置过滤器：由 Zilliz Cloud 预配置，设置简单。您可以通过指定名称直接使用这些过滤器。以下是可直接使用的内置过滤器：

    • lowercase：将文本转换为小写，确保大小写不敏感匹配。

    • asciifolding：将非 ASCII 字符转换为 ASCII 等效字符，简化多语言文本处理。

    • alphanumonly：仅保留字母数字字符，移除其他字符。

    • cnalphanumonly：移除包含中文字符、英文字母或数字以外的字符的词元。

    • cncharonly：移除包含非中文字符的词元。

    使用内置过滤器的示例：

analyzer_params = {
    "tokenizer": "standard", # 必填：指定分词器
    "filter": ["lowercase"], # 可选：内置过滤器，将文本转换为小写
}

  • 自定义过滤器：自定义过滤器允许进行专门的配置。您可以通过选择有效的过滤器类型（filter.type）并为每种过滤器类型添加特定设置来定义自定义过滤器。支持自定义的过滤器类型示例：

    • stop：通过设置停用词列表移除指定的常见词（例如 "stop_words": ["of", "to"]）。

    • length：根据长度标准排除词元，例如设置最大词元长度。

    • stemmer：将单词还原为其词根形式，以实现更灵活的匹配。

    配置自定义过滤器的示例：

analyzer_params = {
    "tokenizer": "standard", # 必填：指定分词器
    "filter": [
        {
            "type": "stop", # 指定过滤器类型为 'stop'
            "stop_words": ["of", "to"], # 自定义该过滤器类型的停用词
        }
    ]
}

有关可用过滤器类型及其特定参数的列表，请参阅过滤器。

示例使用​

在本示例中，我们定义了一个集合模式，其中包含一个用于嵌入向量的向量字段和两个用于文本处理功能的 VARCHAR 字段。每个 VARCHAR 字段都配置了自己的 Analyzer 设置，以处理不同的文本处理需求。

from pymilvus import MilvusClient, DataType

# Set up a Milvus client
client = MilvusClient(
    uri="YOUR_CLUSTER_ENDPOINT"
)

# Create schema
schema = client.create_schema(auto_id=True, enable_dynamic_field=False)

# Add fields to schema

# Use a built-in analyzer
analyzer_params_built_in = {
    "type": "english"
}

# Add VARCHAR field `title_en`
schema.add_field(
    field_name='title_en', 
    datatype=DataType.VARCHAR, 
    max_length=1000, 
    enable_analyzer=True，
    analyzer_params=analyzer_params_built_in,
    enable_match=True, 
)

# Configure a custom analyzer
analyzer_params_custom = {
    "tokenizer": "standard",
    "filter": [
        "lowercase", # Built-in filter
        {
            "type": "length", # Custom filter
            "max": 40
        },
        {
            "type": "stop", # Custom filter
            "stop_words": ["of", "to"]
        }
    ]
}

# Add VARCHAR field `title`
schema.add_field(
    field_name='title', 
    datatype=DataType.VARCHAR, 
    max_length=1000, 
    enable_analyzer=True，
    analyzer_params=analyzer_params_custom,
    enable_match=True, 
)

# Add vector field
schema.add_field(field_name="embedding", datatype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=3)
# Add primary field
schema.add_field(field_name="id", datatype=DataType.INT64, is_primary=True)

# Set up index params for vector field
index_params = client.prepare_index_params()
index_params.add_index(field_name="embedding", metric_type="COSINE", index_type="AUTOINDEX")

# Create collection with defined schema
client.create_collection(
    collection_name="YOUR_COLLECTION_NAME",
    schema=schema,
    index_params=index_params
)