Lanternは他のベクトルデータベースと比べてどうですか？

Lanternは、AIアプリケーションの開発専用に設計された強力なデータベースソリューションです。高度なベクター検索機能を備えたPostgreSQLを拡張し、開発者がベクターデータを効率的に扱えるようにします。Lanternは、埋め込み生成と管理のためのツールを提供するホスティングされたPostgresベクターデータベースを含む、Lantern Cloudという完全管理型クラウドサービスを提供します。このプラットフォームは、開発者が慣れ親しんだPostgreSQL環境を活用しながら、アプリケーションにベクター検索機能を追加することを容易にすることを目指しています。

Lanternの主な機能

Lanternは、AIアプリケーションの構築のために設計された強力なPostgreSQLベクターデータベース拡張機能です。高速なベクターインデックス作成、効率的な検索機能、簡単な埋め込み生成を提供します。Lanternは、管理されたクラウドサービスとセルフホスティングオプションを提供し、開発者が既存のPostgresデータベース内でベクター検索を活用できるようにします。ワンクリックでのベクター生成、複数の埋め込みモデルのサポート、コスト効率の良いスケーラビリティなどの機能を備えたLanternは、AI駆動のアプリケーションの開発を簡素化することを目指しています。

高速ベクターインデックス作成: Lanternのインデックス作成はpgvectorよりも30倍速く、ベクター検索機能の迅速なセットアップを可能にします。

ワンクリック埋め込み生成: 20以上のサポートされている埋め込みモデルを使用して、非構造化データから簡単にベクター埋め込みを生成できます。

コスト効率の良いスケーラビリティ: Lanternは、スタンドアロンのベクターデータベースと比較して、コストの一部で高性能を提供し、クラウドコストを最大94%節約できる可能性があります。

SQLおよびORM統合: 馴染みのあるSQLクエリや人気のORMライブラリを使用してベクター操作を実行し、既存のアプリケーションとの統合を簡素化します。

管理されたクラウドサービス: Lantern Cloudは、埋め込み生成と管理のサポートを備えた完全管理型データベースを提供します。

Lanternのユースケース

AI駆動の検索システム: ベクター埋め込みを活用して、アプリケーション内でセマンティック検索を実装し、類似のコンテンツやドキュメントを見つけます。

推薦エンジン: ベクター類似性を使用して、ユーザーに製品、コンテンツ、またはサービスを提案するパーソナライズされた推薦システムを構築します。

自然言語処理アプリケーション: テキストデータのベクター表現を使用して、チャットボット、テキスト分類、または感情分析ツールを開発します。

画像および動画分析: 視覚データのベクター埋め込みを使用して、画像認識、視覚検索、またはコンテンツベースの動画検索システムを作成します。

詐欺検出: ベクター類似性を使用して取引パターンを比較することで、金融サービスにおける異常検出システムを実装します。

メリット

既存のPostgreSQLデータベースとシームレスに統合されます

スタンドアロンのベクターデータベースと比較して大幅なコスト削減を提供します

柔軟性のために管理されたクラウドオプションとセルフホストオプションの両方を提供します

幅広い埋め込みモデルと簡単なベクター生成をサポートします

デメリット

比較的新しい製品で、より確立されたソリューションよりもコミュニティサポートが少ない可能性があります

PostgreSQL環境に限定されており、他のデータベースシステムのユーザーには適していません

ベクターデータベースに不慣れな開発者には学習曲線が必要な場合があります

Lanternの使い方

Lantern Cloudにサインアップする: lantern.devにアクセスし、'無料でLanternを試す'をクリックして無料アカウントを作成します。クレジットカードは必要ありません。

データベースを作成する: サインアップ後、Lanternが有効な新しいPostgresデータベースを作成します。

データベースに接続する: 提供された接続詳細を使用して、好みの方法（例：psql、アプリケーションコードなど）でLanternが有効なPostgresデータベースに接続します。

ベクター列を持つテーブルを作成する: ベクター埋め込みを保存する列を含むテーブルを作成するためにSQLを実行します。例：'CREATE TABLE books (id SERIAL PRIMARY KEY, book_embedding REAL[3]);'

ベクターデータを挿入する: テーブルにベクター埋め込みを挿入します。例：'INSERT INTO books (book_embedding) VALUES ('{0,1,0}'), ('{3,2,4}');'

HNSWインデックスを作成する: クエリを高速化するために、ベクター列にLantern HNSWインデックスを作成します。例：'CREATE INDEX book_index ON books USING lantern_hnsw(book_embedding dist_l2sq_ops) WITH (M=2, ef_construction=10, ef=4, dim=3);'

ベクター類似検索を実行する: SQLを使用して類似ベクターをクエリします。例：'SELECT id FROM books ORDER BY book_embedding <-> '{0,0,0}' LIMIT 1;'

埋め込みを生成する（オプション）: Lanternの組み込み埋め込み生成を使用して、テキストや画像からベクターを作成します。例：'SELECT id FROM books ORDER BY book_embedding <-> text_embedding('BAAI/bge-base-en', 'My text input') LIMIT 1;'