Lantern
Lantern è un'estensione del database vettoriale PostgreSQL open-source che fornisce capacità di ricerca vettoriale ad alte prestazioni per la costruzione di applicazioni AI.
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Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:Nov 9, 2024
Cos'è Lantern
Lantern è una potente soluzione di database progettata specificamente per lo sviluppo di applicazioni AI. Estende PostgreSQL con avanzate capacità di ricerca vettoriale, consentendo agli sviluppatori di lavorare in modo efficiente con i dati vettoriali. Lantern offre un servizio cloud completamente gestito chiamato Lantern Cloud, che fornisce un database vettoriale Postgres ospitato insieme a strumenti per la generazione e gestione degli embedding. La piattaforma mira a semplificare per gli sviluppatori l'aggiunta di funzionalità di ricerca vettoriale alle loro applicazioni sfruttando l'ambiente familiare di PostgreSQL.
Caratteristiche principali di Lantern
Lantern è un'estensione potente del database vettoriale PostgreSQL progettata per costruire applicazioni AI. Offre indicizzazione vettoriale veloce, capacità di ricerca efficienti e generazione di embedding facile. Lantern fornisce un servizio cloud gestito così come opzioni di self-hosting, consentendo agli sviluppatori di sfruttare la ricerca vettoriale all'interno dei loro database Postgres esistenti. Con funzionalità come la generazione di vettori con un clic, supporto per più modelli di embedding e scalabilità economica, Lantern mira a semplificare lo sviluppo di applicazioni alimentate da AI.
Indicizzazione Vettoriale Veloce: La creazione dell'indice di Lantern è 30 volte più veloce di pgvector, consentendo un rapido setup delle capacità di ricerca vettoriale.
Generazione di Embedding con un Clic: Genera facilmente embedding vettoriali da dati non strutturati utilizzando oltre 20 modelli di embedding supportati con un solo clic.
Scalabilità Economica: Lantern offre alte prestazioni a una frazione del costo rispetto ai database vettoriali autonomi, risparmiando potenzialmente fino al 94% sui costi cloud.
Integrazione SQL e ORM: Eseguire operazioni vettoriali utilizzando query SQL familiari o librerie ORM popolari, semplificando l'integrazione con applicazioni esistenti.
Servizio Cloud Gestito: Lantern Cloud offre un database completamente gestito con supporto per la generazione e gestione degli embedding.
Casi d'uso di Lantern
Sistemi di Ricerca Alimentati da AI: Implementare la ricerca semantica nelle applicazioni sfruttando gli embedding vettoriali per trovare contenuti o documenti simili.
Motori di Raccomandazione: Costruire sistemi di raccomandazione personalizzati utilizzando la similarità vettoriale per suggerire prodotti, contenuti o servizi agli utenti.
Applicazioni di Elaborazione del Linguaggio Naturale: Sviluppare chatbot, classificazione del testo o strumenti di analisi del sentiment utilizzando rappresentazioni vettoriali dei dati testuali.
Analisi di Immagini e Video: Creare sistemi per il riconoscimento delle immagini, ricerca visiva o recupero video basato su contenuti utilizzando embedding vettoriali dei dati visivi.
Rilevamento delle Frodi: Implementare sistemi di rilevamento delle anomalie nei servizi finanziari confrontando i modelli di transazione utilizzando la similarità vettoriale.
Vantaggi
Si integra perfettamente con i database PostgreSQL esistenti
Offre significativi risparmi sui costi rispetto ai database vettoriali autonomi
Fornisce sia opzioni cloud gestite che self-hosted per flessibilità
Supporta un'ampia gamma di modelli di embedding e generazione di vettori facile
Svantaggi
Prodotto relativamente nuovo, potrebbe avere meno supporto dalla comunità rispetto a soluzioni più consolidate
Limitato agli ambienti PostgreSQL, non adatto per utenti di altri sistemi di database
Potrebbe richiedere una certa curva di apprendimento per gli sviluppatori non familiari con i database vettoriali
Come usare Lantern
Registrati per Lantern Cloud: Vai su lantern.dev e fai clic su 'Prova Lantern gratuitamente' per creare un account gratuito. Non è richiesta alcuna carta di credito.
Crea un database: Dopo esserti registrato, crea un nuovo database Postgres con Lantern abilitato.
Connettiti al tuo database: Usa i dettagli di connessione forniti per connetterti al tuo database Postgres abilitato per Lantern utilizzando il tuo metodo preferito (ad es. psql, codice dell'applicazione, ecc.).
Crea una tabella con una colonna vettoriale: Esegui SQL per creare una tabella che includa una colonna per memorizzare gli embedding vettoriali, ad es. 'CREATE TABLE books (id SERIAL PRIMARY KEY, book_embedding REAL[3]);'
Inserisci dati vettoriali: Inserisci gli embedding vettoriali nella tua tabella, ad es. 'INSERT INTO books (book_embedding) VALUES ('{0,1,0}'), ('{3,2,4}');'
Crea un indice HNSW: Crea un indice HNSW di Lantern sulla tua colonna vettoriale per query più veloci, ad es. 'CREATE INDEX book_index ON books USING lantern_hnsw(book_embedding dist_l2sq_ops) WITH (M=2, ef_construction=10, ef=4, dim=3);'
Esegui una ricerca di similarità vettoriale: Usa SQL per interrogare vettori simili, ad es. 'SELECT id FROM books ORDER BY book_embedding <-> '{0,0,0}' LIMIT 1;'
Genera embedding (opzionale): Usa la generazione di embedding integrata di Lantern per creare vettori da testo o immagini, ad es. 'SELECT id FROM books ORDER BY book_embedding <-> text_embedding('BAAI/bge-base-en', 'Il mio input di testo') LIMIT 1;'
FAQ di Lantern
Lantern è un database vettoriale Postgres ospitato e un toolkit per sviluppatori per costruire applicazioni AI ad alte prestazioni. Offre capacità di ricerca vettoriale, generazione di embedding e indicizzazione efficiente.
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