Lantern Introduzione
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 AltroCos'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.
Come funziona Lantern?
Lantern funziona aggiungendo operazioni vettoriali e capacità di indicizzazione a PostgreSQL. Consente agli utenti di creare tabelle con colonne vettoriali e costruire indici efficienti per la ricerca di similarità utilizzando algoritmi come HNSW (Hierarchical Navigable Small World). Gli sviluppatori possono eseguire ricerche vettoriali utilizzando query SQL o tramite librerie client in vari linguaggi di programmazione. Lantern Cloud fornisce un servizio gestito in cui gli utenti possono creare database, generare embedding da dati non strutturati utilizzando vari modelli e eseguire operazioni vettoriali senza dover gestire l'infrastruttura sottostante. La piattaforma supporta sia SQL che ORM popolari per interagire con il database vettoriale.
Benefici di Lantern
Utilizzare Lantern offre diversi vantaggi chiave per gli sviluppatori di applicazioni AI. Fornisce una creazione di indici significativamente più veloce rispetto ad alternative come pgvector, con affermazioni di prestazioni fino a 30 volte più veloci. Lantern può anche essere molto più conveniente, potenzialmente risparmiando fino al 94% sui costi cloud rispetto ai database vettoriali autonomi. Integrando la ricerca vettoriale direttamente in PostgreSQL, Lantern elimina la necessità di database vettoriali e relazionali separati, riducendo la complessità e il sovraccarico di manutenzione. La facilità d'uso della piattaforma, la scalabilità e il supporto per più modelli di embedding la rendono un'opzione attraente per gli sviluppatori che cercano di incorporare funzionalità di ricerca vettoriale nei loro progetti guidati dall'AI.
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