run_analyzer()

此操作会处理输入数据并生成分词输出。

请求语法

python

run_analyzer(
    texts: Union[str, List[str]],
    analyzer_params: Union[str, Dict, None] = None,
    with_hash: bool = False,
    with_detail: bool = False,
    timeout: Optional[float] = None,
)

参数：

• texts (Union[str, List[str]]) -

  要分析的输入文本或文本列表。

• analyzer_params (Union[str, Dict, None]) -

  Analyzer 的参数。如果设置为 None，则默认为空字典。

• with_hash (bool) -

  用于指示是否包含基于哈希的处理的可选标志。

• with_detail (bool) -

  用于指示是否返回详细分析输出的可选标志。

• timeout (float | None) -

  此操作的超时时长。将其设置为 None 表示当发生任何响应或错误时，此操作会超时。

返回类型：

List[str], List[List[str]]

返回值：

一个元组，包含：

• 一个字符串列表，表示主要的分词输出。

• 一个由字符串列表组成的列表，表示详细的 token 信息（如果启用了详细输出）。

异常：

• MilvusException - 如果此操作期间发生任何错误，则会引发该异常。

示例

python

from pymilvus import MilvusClient

client = MilvusClient(
    uri="YOUR_CLUSTER_ENDPOINT",
)

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
}

# Sample text to analyze
text = "An efficient system relies on a robust analyzer to correctly process text for various applications."

# Run analyzer
result = client.run_analyzer(
    text,
    analyzer_params
)

print(result)

# Expected output:
# ['efficient', 'system', 'relies', 'on', 'robust', 'analyzer', 'to', 'correctly', 'process', 'text', 'various', 'applications']