正则表达式 Compatible with Milvus 2.5.11+

regex 过滤器是一种正则表达式过滤器：令牌生成器生成的任何令牌只有在与您提供的表达式匹配时才会被保留，否则都会被丢弃。

配置

regex 过滤器是 Milvus 的自定义过滤器。要使用它，请在过滤器配置中指定"type": "regex" ，并使用expr 参数指定所需的正则表达式。

Python

analyzer_params = {
    "tokenizer": "standard",
    "filter": [{
        "type": "regex",
        "expr": "^(?!test)" # keep tokens that do NOT start with "test"
    }]
}

Java

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("tokenizer", "standard");
analyzerParams.put("filter",
        Arrays.asList(new HashMap<String, Object>() {{
                    put("type", "regex");
                    put("expr", "^(?!test)");
                }})
);

NodeJS

// node

Go

analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "standard",
        "filter": []any{map[string]any{
            "type": "regex",
            "expr": "^(?!test)",
        }}}

cURL

# curl

regex 过滤器接受以下可配置参数。

| 参数

|

参数

| | --- | --- | |

expr

|

应用于每个标记的正则表达式模式。有关 regex语法的详情，请参阅语法。

|

regex 过滤器对标记符号生成器生成的术语进行操作，因此必须与标记符号生成器结合使用。

定义analyzer_params 后，可以在定义 Collection Schema 时将其应用到VARCHAR 字段。这样，Milvus 就可以使用指定的分析器对该字段中的文本进行处理，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 Collection 模式之前，请使用run_analyzer 方法验证其行为。

分析器配置

明文

analyzer_params = {
    "tokenizer": "standard",
    "filter": [{
        "type": "regex",
        "expr": "^(?!test)"
    }]
}

Java

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("tokenizer", "standard");
analyzerParams.put("filter",
        Collections.singletonList(new HashMap<String, Object>() {{
            put("type", "regex");
            put("expr", "^(?!test)");
        }}));

NodeJS

// node

Go

analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "standard",
        "filter": []any{map[string]any{
            "type": "regex",
            "expr": "^(?!test)",
        }}}

cURL

# curl

使用run_analyzer

Python

from pymilvus import (
    MilvusClient,
)

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

# Sample text to analyze
sample_text = "testItem apple testCase banana"

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

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("http://localhost:19530")
        .build();
MilvusClientV2 client = new MilvusClientV2(config);

List<String> texts = new ArrayList<>();
texts.add("testItem apple testCase banana");

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

NodeJS

// node

Go

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{"testItem apple testCase banana"}
option := milvusclient.NewRunAnalyzerOption(texts).
    WithAnalyzerParams(string(bs))

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

cURL

# curl

预期输出

['apple', 'banana']