Alphanumonly

alphanumonly 过滤器删除包含非 ASCII 字符的标记，只保留字母数字术语。该过滤器适用于处理只有基本字母和数字的文本，不包括任何特殊字符或符号。

配置

alphanumonly 过滤器内置在 Milvus 中。要使用它，只需在 analyzer_params 中的 filter 部分指定其名称即可。

Python

Python

analyzer_params = {
    "tokenizer": "standard",
    "filter": ["alphanumonly"],
}

Java

Java

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

Node.js

JavaScript

const analyzerParams = {
    "tokenizer": "standard",
    "filter": ["alphanumonly"],
};

Go

Go

analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "standard", "filter": []any{"alphanumonly"}}

cURL

Shell

# restful
analyzerParams='{
  "tokenizer": "standard",
  "filter": [
    "alphanumonly"
  ]
}'

alphanumonly 过滤器对 Tokenizer（分词器）生成的 Token（词元）进行操作，因此必须与 Tokenizer 结合使用。有关 Milvus 中可用的 Tokenizer（分词器）列表，请参阅 Standard Tokenizer及其同类页面。

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 Schema 之前，请使用 run_analyzer 方法验证其行为。

Analyzer 配置

Python

Python

analyzer_params = {
    "tokenizer": "standard",
    "filter": ["alphanumonly"],
}

Java

Java

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

Node.js

Milvus v2.5.x 的官方资料尚未提供经过源码验证的 Node.js 示例。

Go

Go

analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "standard", "filter": []any{"alphanumonly"}}

cURL

Milvus v2.5.x 的官方资料尚未提供经过源码验证的 cURL 示例。

验证使用 run_analyzer

Python

Python

# Sample text to analyze
sample_text = "Milvus 2.0 @ Scale! #AI #Vector_Databasé"

# Run the standard analyzer with the defined configuration
result = MilvusClient.run_analyzer(sample_text, analyzer_params)
print(result)

Java

Milvus v2.5.x 的官方资料尚未提供经过源码验证的 Java 示例。

Node.js

Milvus v2.5.x 的官方资料尚未提供经过源码验证的 Node.js 示例。

Go

Milvus v2.5.x 的官方资料尚未提供经过源码验证的 Go 示例。

cURL

Milvus v2.5.x 的官方资料尚未提供经过源码验证的 cURL 示例。

预期输出

Python

['Milvus', '2', '0', 'Scale', 'AI', 'Vector']