Lantern Come Usare
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.
Visualizza AltroCome 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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