랜턴은 다른 벡터 데이터베이스와 어떻게 비교되나요?

랜턴은 인덱스 생성에서 pgvector보다 30배 빠르고 Pinecone보다 최대 94% 저렴하다고 주장합니다. 높은 성능을 제공하여 대규모의 요구가 많은 애플리케이션을 처리할 수 있습니다.

랜턴은 어떤 임베딩 모델을 지원하나요?

랜턴은 OpenAI, Cohere, Jina AI 및 기타 오픈 소스 임베딩 모델을 포함하여 20개 이상의 임베딩 모델을 지원합니다.

랜턴을 어떻게 시작할 수 있나요?

랜턴 웹사이트에서 무료 계정을 등록하여 사용해 볼 수 있습니다. 신용카드는 필요하지 않으며 $250의 무료 크레딧을 받습니다.

기존 Postgres 데이터베이스와 랜턴을 사용할 수 있나요?

네, 랜턴은 Postgres 확장 기능이므로 기존 Postgres 데이터베이스에 벡터 기능을 추가할 수 있습니다. SQL 또는 좋아하는 ORM을 사용하여 상호작용할 수 있습니다.

랜턴의 주요 기능은 무엇인가요?

주요 기능으로는 원클릭 벡터 생성, 여러 임베딩 모델 지원, 확장 가능한 임베딩 생성(시간당 최대 200만 개), 효율적인 HNSW 인덱싱 및 독립형 벡터 데이터베이스에 비해 비용 절감이 포함됩니다.

Lantern

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랜턴은 AI 애플리케이션 구축을 위한 고성능 벡터 검색 기능을 제공하는 오픈 소스 PostgreSQL 벡터 데이터베이스 확장입니다.

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개요
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제품 정보

업데이트됨:Feb 16, 2025

Lantern 월간 트래픽 동향

Lantern은(는) 지난달 3.3k회 방문을 기록했으며, 이는 10.1%의 약간의 성장을(를) 보여줍니다. 저희 분석에 따르면 이러한 추세는 AI 도구 분야의 일반적인 시장 동향과 일치합니다.

과거 트래픽 보기

Lantern이란?

랜턴은 AI 애플리케이션 개발을 위해 특별히 설계된 강력한 데이터베이스 솔루션입니다. 고급 벡터 검색 기능으로 PostgreSQL을 확장하여 개발자가 벡터 데이터를 효율적으로 작업할 수 있도록 합니다. 랜턴은 호스팅된 Postgres 벡터 데이터베이스와 임베딩 생성 및 관리 도구를 제공하는 완전 관리형 클라우드 서비스인 랜턴 클라우드를 제공합니다. 이 플랫폼은 개발자가 친숙한 PostgreSQL 환경을 활용하여 애플리케이션에 벡터 검색 기능을 쉽게 추가할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

Lantern의 주요 기능

랜턴은 AI 애플리케이션 구축을 위해 설계된 강력한 PostgreSQL 벡터 데이터베이스 확장입니다. 빠른 벡터 인덱싱, 효율적인 검색 기능 및 쉬운 임베딩 생성을 제공합니다. 랜턴은 관리형 클라우드 서비스와 자체 호스팅 옵션을 제공하여 개발자가 기존 Postgres 데이터베이스 내에서 벡터 검색을 활용할 수 있도록 합니다. 원클릭 벡터 생성, 여러 임베딩 모델 지원 및 비용 효율적인 확장성과 같은 기능을 통해 랜턴은 AI 기반 애플리케이션 개발을 간소화하는 것을 목표로 합니다.

빠른 벡터 인덱싱: 랜턴의 인덱스 생성은 pgvector보다 30배 빠르며, 벡터 검색 기능의 신속한 설정을 가능하게 합니다.

원클릭 임베딩 생성: 20개 이상의 지원되는 임베딩 모델을 사용하여 비구조화된 데이터에서 벡터 임베딩을 쉽게 생성합니다.

비용 효율적인 확장성: 랜턴은 독립형 벡터 데이터베이스에 비해 비용의 일부로 높은 성능을 제공하며, 클라우드 비용을 최대 94%까지 절감할 수 있습니다.

SQL 및 ORM 통합: 익숙한 SQL 쿼리 또는 인기 있는 ORM 라이브러리를 사용하여 벡터 작업을 수행하여 기존 애플리케이션과의 통합을 간소화합니다.

관리형 클라우드 서비스: 랜턴 클라우드는 임베딩 생성 및 관리를 지원하는 완전 관리형 데이터베이스 서비스를 제공합니다.

Lantern의 사용 사례

AI 기반 검색 시스템: 벡터 임베딩을 활용하여 유사한 콘텐츠나 문서를 찾는 의미론적 검색을 애플리케이션에 구현합니다.

추천 엔진: 벡터 유사성을 사용하여 사용자에게 제품, 콘텐츠 또는 서비스를 제안하는 개인화된 추천 시스템을 구축합니다.

자연어 처리 애플리케이션: 텍스트 데이터의 벡터 표현을 사용하여 챗봇, 텍스트 분류 또는 감정 분석 도구를 개발합니다.

이미지 및 비디오 분석: 시각 데이터의 벡터 임베딩을 사용하여 이미지 인식, 시각 검색 또는 콘텐츠 기반 비디오 검색 시스템을 만듭니다.

사기 탐지: 벡터 유사성을 사용하여 거래 패턴을 비교함으로써 금융 서비스에서 이상 탐지 시스템을 구현합니다.

장점

기존 PostgreSQL 데이터베이스와 원활하게 통합됩니다

독립형 벡터 데이터베이스에 비해 상당한 비용 절감 효과를 제공합니다

유연성을 위해 관리형 클라우드 및 자체 호스팅 옵션을 모두 제공합니다

다양한 임베딩 모델을 지원하며 쉬운 벡터 생성을 제공합니다

단점

상대적으로 새로운 제품으로, 더 확립된 솔루션보다 커뮤니티 지원이 적을 수 있습니다

PostgreSQL 환경에 한정되어 있으며, 다른 데이터베이스 시스템 사용자에게는 적합하지 않습니다

벡터 데이터베이스에 익숙하지 않은 개발자에게는 학습 곡선이 필요할 수 있습니다

Lantern 사용 방법

랜턴 클라우드에 가입하기: lantern.dev로 이동하여 '무료로 랜턴 사용해 보기'를 클릭하여 무료 계정을 만듭니다. 신용 카드가 필요하지 않습니다.

데이터베이스 생성하기: 가입 후 랜턴이 활성화된 새로운 Postgres 데이터베이스를 생성합니다.

데이터베이스에 연결하기: 제공된 연결 세부정보를 사용하여 선호하는 방법(예: psql, 애플리케이션 코드 등)을 사용하여 랜턴이 활성화된 Postgres 데이터베이스에 연결합니다.

벡터 열이 있는 테이블 생성하기: 벡터 임베딩을 저장하는 열을 포함하는 테이블을 생성하기 위해 SQL을 실행합니다. 예: 'CREATE TABLE books (id SERIAL PRIMARY KEY, book_embedding REAL[3]);'

벡터 데이터 삽입하기: 테이블에 벡터 임베딩을 삽입합니다. 예: 'INSERT INTO books (book_embedding) VALUES ('{0,1,0}'), ('{3,2,4}');'

HNSW 인덱스 생성하기: 더 빠른 쿼리를 위해 벡터 열에 랜턴 HNSW 인덱스를 생성합니다. 예: 'CREATE INDEX book_index ON books USING lantern_hnsw(book_embedding dist_l2sq_ops) WITH (M=2, ef_construction=10, ef=4, dim=3);'

벡터 유사성 검색 수행하기: 유사한 벡터를 쿼리하기 위해 SQL을 사용합니다. 예: 'SELECT id FROM books ORDER BY book_embedding <-> '{0,0,0}' LIMIT 1;'

임베딩 생성하기 (선택 사항): 랜턴의 내장 임베딩 생성을 사용하여 텍스트나 이미지에서 벡터를 생성합니다. 예: 'SELECT id FROM books ORDER BY book_embedding <-> text_embedding('BAAI/bge-base-en', '내 텍스트 입력') LIMIT 1;'