介绍 全文检索概述 文档概念 基本文本匹配 分词器 父主题： 全文检索

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测试和调试文本搜索 分词器测试 解析器测试 词典测试 父主题： 全文检索

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介绍 全文检索概述 文档概念 基本文本匹配 分词器 限制约束 父主题： 全文检索

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自定义词库使用的分词器包括IK分词器和同义词分词器。 IK分词器配备主词词库和停词词库；同义词分词器配备同义词词库。配置自定义词库需要提前准备词库文件并上传至OBS，详情请见上传词库文件至OBS。 其中，IK分词器包含ik_max_word和ik_smart分词策略。同义词分词器使用的是ik_synonym分词策略。

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，具体请参见文本搜索类型。不同的是基本tsquery以token表面值作为输入，而to_tsquery使用指定或默认分词器将每个token标准化成词素，并依据分词器丢弃属于停用词的token。例如： 1 2 3 4 5 SELECT to_tsquery('english', 'The

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通过指定配置项“index.native_analyzer”开启或关闭分词加速功能，对于需要分词的文本字段（text），无特殊分词需求时，可以开启自研分词器加速提升分词性能。 操作步骤 在“集群管理”页面，选择已创建的集群，单击操作列“Kibana”，登录Kibana界面。 在左侧导航栏，选择“Dev

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自定义词库使用的分词器包括IK分词器和同义词分词器。 IK分词器配备主词词库和停词词库；同义词分词器配备同义词词库。配置自定义词库需要提前准备词库文件并上传至OBS，详情请见上传词库文件至OBS。 其中，IK分词器包含ik_max_word和ik_smart分词策略。同义词分词器使用的是ik_synonym分词策略。

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ts_headline的输入是带有查询条件的文档，其返回文档中的摘录，在摘录中查询词是高亮显示的。用来解析文档的分词器由config参数指定。如果省略config，则使用default_text_search_config的值所指定的分词器。 指定options字符串时，需由一个或多个option=value对组成

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ts_headline的输入是带有查询条件的文档，其返回文档中的摘录，在摘录中查询词是高亮显示的。用来解析文档的分词器由config参数指定。如果省略config，则使用default_text_search_config的值所指定的分词器。 指定options字符串时，需由一个或多个option=value对组成

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，具体请参见文本搜索类型。不同的是基本tsquery以token表面值作为输入，而to_tsquery使用指定或默认分词器将每个token标准化成词素，并依据分词器丢弃属于停用词的token。例如： 1 2 3 4 5 SELECT to_tsquery('english', 'The

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，具体请参见文本搜索类型。不同的是基本tsquery以token表面值作为输入，而to_tsquery使用指定或默认分词器将每个token标准化成词素，并依据分词器丢弃属于停用词的token。例如： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT to_tsquery('english'

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ts_headline的输入是带有查询条件的文档，其返回文档中的摘录，在摘录中查询词是高亮显示的。用来解析文档的分词器由config参数指定。如果省略config，则使用default_text_search_config的值所指定的分词器。 指定options字符串时，需由一个或多个option=value对组成

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ts_headline的输入是带有查询条件的文档，其返回文档中的摘录，在摘录中查询词是高亮显示的。用来解析文档的分词器由config参数指定。如果省略config，则使用default_text_search_config的值所指定的分词器。 指定options字符串时，需由一个或多个option=value对组成

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本教程案例是基于ModelArts Lite DevServer运行的，需要购买并开通DevServer资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用Alpaca数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。

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本教程案例是基于ModelArts Lite DevServer运行的，需要购买并开通DevServer资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用Alpaca数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。

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本教程案例是基于ModelArts Lite DevServer运行的，需要购买并开通DevServer资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。

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本教程案例是基于ModelArts Lite DevServer运行的，需要购买并开通DevServer资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用Alpaca数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。

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别的每种token类型。对于每个token类型，表中给出了整数类型的tokid--用于解析器标记对应的token类型；alias——命名分词器命令中的token类型；及简单描述。比如： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

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别的每种token类型。对于每个token类型，表中给出了整数类型的tokid--用于解析器标记对应的token类型；alias——命名分词器命令中的token类型；及简单描述。比如： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

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别的每种token类型。对于每个token类型，表中给出了整数类型的tokid--用于解析器标记对应的token类型；alias——命名分词器命令中的token类型；及简单描述。比如： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

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