中文 Analyzer

中文 Analyzer 专门设计用于处理中文文本，提供有效的分段和分词。

定义

中文 Analyzer 由以下部分组成：

• 分词器：使用 jieba 分词器根据词汇和上下文将中文文本分割成标记。更多内容，可以参考Jieba。

• 过滤器：使用 cnalphanumonly 过滤器去除包含任何非中文字符的标记。更多内容，可以参考Cnalphanumonly。

中文 Analyzer 的功能等同于以下自定义分析器配置：

📘说明

内置的中文 Analyzer 不会输出拼音形式的分词。若需要用拼音查询词匹配中文文本，请创建自定义 Analyzer，并在其中同时使用 jieba 分词器和 pinyin 过滤器。

Python

python

analyzer_params = {
    "tokenizer": "jieba",
    "filter": ["cnalphanumonly"]
}

Java

java

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

NodeJS

javascript

const analyzer_params = {
    "tokenizer": "jieba",
    "filter": ["cnalphanumonly"]
};

Go

go

analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "jieba", "filter": []any{"cnalphanumonly"}}

cURL

bash

# restful
analyzerParams='{
  "tokenizer": "jieba",
  "filter": [
    "cnalphanumonly"
  ]
}'

配置

要将中文 Analyzer 应用于字段，只需在 analyzer_params 中将 type 设置为 chinese，并根据需要包含可选参数。

Python

python

analyzer_params = {
    "type": "chinese",
}

Java

java

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

NodeJS

javascript

const analyzer_params = {
    "type": "chinese",
}

Go

go

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

cURL

bash

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

📘说明

中文 Analyzer 不接受任何可选参数。

使用示例

在完成 Analyzer 配置后，您可以使用 run_analyzer 方法来验证分词效果是否符合预期。

Analyzer 配置

Python

python

analyzer_params = {
    "type": "chinese",
}

Java

java

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

NodeJS

javascript

analyzer_params = {
    "type": "chinese",
}

Go

go

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

cURL

bash

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

使用 run_analyzer 验证效果

Python

python

from pymilvus import (
    MilvusClient,
)

client = MilvusClient(
    uri="YOUR_CLUSTER_ENDPOINT",
    token="YOUR_CLUSTER_TOKEN"
)

# Sample text to analyze
sample_text = "Milvus 是一个高性能、可扩展的向量数据库！"

# Run the standard analyzer with the defined configuration
result = client.run_analyzer(sample_text, analyzer_params)
print("English analyzer output:", result)

Java

java

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("YOUR_CLUSTER_ENDPOINT")
        .token("YOUR_CLUSTER_TOKEN")
        .build();
MilvusClientV2 client = new MilvusClientV2(config);

List<String> texts = new ArrayList<>();
texts.add("Milvus 是一个高性能、可扩展的向量数据库！");

RunAnalyzerResp resp = client.runAnalyzer(RunAnalyzerReq.builder()
        .texts(texts)
        .analyzerParams(analyzerParams)
        .build());
List<RunAnalyzerResp.AnalyzerResult> results = resp.getResults();

NodeJS

javascript

import { MilvusClient } from "@zilliz/milvus2-node-sdk";

const sampleText = "Milvus 是一个高性能、可扩展的向量数据库！";

const client = new MilvusClient({
  address: "YOUR_CLUSTER_ENDPOINT",
});

const result = await client.runAnalyzer({
    ...analyzerParams,
    text: sampleText
});

Go

go

import (
    "context"
    "encoding/json"
    "fmt"

    "github.com/milvus-io/milvus/client/v2/milvusclient"
)

client, err := milvusclient.New(ctx, &milvusclient.ClientConfig{
    Address: "YOUR_CLUSTER_ENDPOINT",
    APIKey:  "YOUR_CLUSTER_TOKEN",
})
if err != nil {
    fmt.Println(err.Error())
    // handle error
}

bs, _ := json.Marshal(analyzerParams)
texts := []string{"Milvus 是一个高性能、可扩展的向量数据库！"}
option := milvusclient.NewRunAnalyzerOption(texts).
    WithAnalyzerParams(string(bs))

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

cURL

bash

# restful
curl -X POST "YOUR_CLUSTER_ENDPOINT/v2/vectordb/common/run_analyzer" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_CLUSTER_TOKEN" \
  -d '{
    "analyzerParams": "{\"type\": \"chinese\"}",
    "text": ["Milvus 是一个高性能、可扩展的向量数据库！"]
  }'

预期输出

python

Chinese analyzer output: ['Milvus', '是', '一个', '高性', '性能', '高性能', '可', '扩展', '的', '向量', '数据', '据库', '数据库']