Lantern 与其他向量数据库相比如何？

Lantern是一种专为开发AI应用程序设计的强大数据库解决方案。它通过先进的向量搜索功能扩展了PostgreSQL，使开发者能够高效地处理向量数据。Lantern提供了一个名为Lantern Cloud的全托管云服务，该服务提供了一个托管的Postgres向量数据库以及用于嵌入生成和管理的工具。该平台旨在使开发者能够轻松地为其应用程序添加向量搜索功能，同时利用熟悉的PostgreSQL环境。

Lantern 的主要功能

Lantern 是一个强大的 PostgreSQL 向量数据库扩展，专为构建 AI 应用而设计。它提供快速向量索引、高效搜索功能和简便的嵌入生成。Lantern 提供托管云服务和自托管选项，允许开发者在现有的 Postgres 数据库中利用向量搜索。凭借一键式向量生成、支持多种嵌入模型和成本效益的可扩展性等特点，Lantern 旨在简化 AI 驱动应用的开发。

快速向量索引: Lantern 的索引创建速度比 pgvector 快 30 倍，能够快速建立向量搜索能力。

一键式嵌入生成: 使用超过 20 种支持的嵌入模型，通过单击即可轻松从非结构化数据生成向量嵌入。

成本效益的可扩展性: 与独立向量数据库相比，Lantern 以较低的成本提供高性能，最多可节省 94% 的云成本。

SQL 和 ORM 集成: 使用熟悉的 SQL 查询或流行的 ORM 库执行向量操作，简化与现有应用程序的集成。

托管云服务: Lantern Cloud 提供完全托管的数据库服务，支持嵌入生成和管理。

Lantern 的使用场景

AI 驱动的搜索系统: 通过利用向量嵌入在应用程序中实现语义搜索，查找相似内容或文档。

推荐引擎: 使用向量相似性构建个性化推荐系统，向用户推荐产品、内容或服务。

自然语言处理应用: 利用文本数据的向量表示开发聊天机器人、文本分类或情感分析工具。

图像和视频分析: 使用视觉数据的向量嵌入创建图像识别、视觉搜索或基于内容的视频检索系统。

欺诈检测: 通过比较交易模式的向量相似性，在金融服务中实施异常检测系统。

优点

与现有 PostgreSQL 数据库无缝集成

与独立向量数据库相比，提供显著的成本节约

提供托管云和自托管选项，灵活性高

支持广泛的嵌入模型和简便的向量生成

缺点

相对较新的产品，可能比成熟解决方案的社区支持少

仅限于 PostgreSQL 环境，不适用于其他数据库系统的用户

对于不熟悉向量数据库的开发者可能需要一定的学习曲线

如何使用 Lantern

注册Lantern Cloud: 访问lantern.dev并点击'免费试用Lantern'以创建一个免费账户。无需信用卡。

创建数据库: 注册后，创建一个启用了Lantern的新Postgres数据库。

连接到您的数据库: 使用提供的连接详细信息，通过您首选的方法（例如psql、应用程序代码等）连接到您的启用了Lantern的Postgres数据库。

创建包含向量列的表: 执行SQL以创建包含存储向量嵌入列的表，例如'CREATE TABLE books (id SERIAL PRIMARY KEY, book_embedding REAL[3]);'

插入向量数据: 将向量嵌入插入您的表中，例如'INSERT INTO books (book_embedding) VALUES ('{0,1,0}'), ('{3,2,4}');'

创建HNSW索引: 在您的向量列上创建Lantern HNSW索引以加快查询速度，例如'CREATE INDEX book_index ON books USING lantern_hnsw(book_embedding dist_l2sq_ops) WITH (M=2, ef_construction=10, ef=4, dim=3);'

执行向量相似性搜索: 使用SQL查询相似向量，例如'SELECT id FROM books ORDER BY book_embedding <-> '{0,0,0}' LIMIT 1;'

生成嵌入（可选）: 使用Lantern的内置嵌入生成功能从文本或图像创建向量，例如'SELECT id FROM books ORDER BY book_embedding <-> text_embedding('BAAI/bge-base-en', '我的文本输入') LIMIT 1;'