랜턴은 다른 벡터 데이터베이스와 어떻게 비교되나요?

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;'