Lantern
Lantern est une extension de base de données vectorielle PostgreSQL open-source qui fournit des capacités de recherche vectorielle haute performance pour la construction d'applications IA.
http://lantern.dev/?utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Nov 9, 2024
Qu'est-ce que Lantern
Lantern est une solution de base de données puissante conçue spécifiquement pour le développement d'applications IA. Elle étend PostgreSQL avec des capacités avancées de recherche vectorielle, permettant aux développeurs de travailler efficacement avec des données vectorielles. Lantern propose un service cloud entièrement géré appelé Lantern Cloud, qui fournit une base de données vectorielle Postgres hébergée ainsi que des outils pour la génération et la gestion d'embeddings. La plateforme vise à faciliter l'ajout de fonctionnalités de recherche vectorielle aux applications des développeurs tout en tirant parti de l'environnement PostgreSQL familier.
Caractéristiques principales de Lantern
Lantern est une extension puissante de base de données vectorielle PostgreSQL conçue pour la création d'applications d'IA. Elle offre un indexage vectoriel rapide, des capacités de recherche efficaces et une génération d'embeddings facile. Lantern fournit un service cloud géré ainsi que des options d'auto-hébergement, permettant aux développeurs de tirer parti de la recherche vectorielle au sein de leurs bases de données Postgres existantes. Avec des fonctionnalités telles que la génération de vecteurs en un clic, le support de plusieurs modèles d'embedding et une évolutivité rentable, Lantern vise à simplifier le développement d'applications alimentées par l'IA.
Indexation vectorielle rapide: La création d'index de Lantern est 30 fois plus rapide que pgvector, permettant une configuration rapide des capacités de recherche vectorielle.
Génération d'embeddings en un clic: Générez facilement des embeddings vectoriels à partir de données non structurées en utilisant plus de 20 modèles d'embedding pris en charge en un seul clic.
Évolutivité rentable: Lantern offre des performances élevées à une fraction du coût par rapport aux bases de données vectorielles autonomes, permettant potentiellement d'économiser jusqu'à 94 % sur les coûts cloud.
Intégration SQL et ORM: Effectuez des opérations vectorielles en utilisant des requêtes SQL familières ou des bibliothèques ORM populaires, simplifiant l'intégration avec les applications existantes.
Service cloud géré: Lantern Cloud fournit une offre de base de données entièrement gérée avec support pour la génération et la gestion d'embeddings.
Cas d'utilisation de Lantern
Systèmes de recherche alimentés par l'IA: Implémentez la recherche sémantique dans les applications en tirant parti des embeddings vectoriels pour trouver du contenu ou des documents similaires.
Moteurs de recommandation: Construisez des systèmes de recommandation personnalisés en utilisant la similarité vectorielle pour suggérer des produits, du contenu ou des services aux utilisateurs.
Applications de traitement du langage naturel: Développez des chatbots, des outils de classification de texte ou d'analyse de sentiment en utilisant des représentations vectorielles de données textuelles.
Analyse d'images et de vidéos: Créez des systèmes pour la reconnaissance d'images, la recherche visuelle ou la récupération de vidéos basées sur le contenu en utilisant des embeddings vectoriels de données visuelles.
Détection de fraude: Implémentez des systèmes de détection d'anomalies dans les services financiers en comparant les modèles de transaction à l'aide de la similarité vectorielle.
Avantages
S'intègre parfaitement aux bases de données PostgreSQL existantes
Offre des économies de coûts significatives par rapport aux bases de données vectorielles autonomes
Fournit à la fois des options cloud gérées et auto-hébergées pour plus de flexibilité
Prend en charge une large gamme de modèles d'embedding et une génération vectorielle facile
Inconvénients
Produit relativement nouveau, peut avoir moins de soutien communautaire que des solutions plus établies
Limité aux environnements PostgreSQL, pas adapté aux utilisateurs d'autres systèmes de bases de données
Peut nécessiter une courbe d'apprentissage pour les développeurs non familiers avec les bases de données vectorielles
Comment utiliser Lantern
Inscrivez-vous à Lantern Cloud: Allez sur lantern.dev et cliquez sur 'Essayez Lantern gratuitement' pour créer un compte gratuit. Aucune carte de crédit n'est requise.
Créez une base de données: Après vous être inscrit, créez une nouvelle base de données Postgres avec Lantern activé.
Connectez-vous à votre base de données: Utilisez les détails de connexion fournis pour vous connecter à votre base de données Postgres activée par Lantern en utilisant votre méthode préférée (par exemple, psql, code d'application, etc.).
Créez une table avec une colonne vectorielle: Exécutez SQL pour créer une table qui inclut une colonne pour stocker des embeddings vectoriels, par exemple 'CREATE TABLE books (id SERIAL PRIMARY KEY, book_embedding REAL[3]);'
Insérez des données vectorielles: Insérez des embeddings vectoriels dans votre table, par exemple 'INSERT INTO books (book_embedding) VALUES ('{0,1,0}'), ('{3,2,4}');'
Créez un index HNSW: Créez un index HNSW Lantern sur votre colonne vectorielle pour des requêtes plus rapides, par exemple 'CREATE INDEX book_index ON books USING lantern_hnsw(book_embedding dist_l2sq_ops) WITH (M=2, ef_construction=10, ef=4, dim=3);'
Effectuez une recherche de similarité vectorielle: Utilisez SQL pour interroger des vecteurs similaires, par exemple 'SELECT id FROM books ORDER BY book_embedding <-> '{0,0,0}' LIMIT 1;'
Générez des embeddings (optionnel): Utilisez la génération d'embeddings intégrée de Lantern pour créer des vecteurs à partir de texte ou d'images, par exemple 'SELECT id FROM books ORDER BY book_embedding <-> text_embedding('BAAI/bge-base-en', 'Mon entrée de texte') LIMIT 1;'
FAQ de Lantern
Lantern est une base de données vectorielle Postgres hébergée et un ensemble d'outils pour les développeurs afin de créer des applications d'IA haute performance. Il offre des capacités de recherche vectorielle, de génération d'embeddings et un indexage efficace.
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