Lantern
Lantern ist eine Open-Source-Erweiterung für die PostgreSQL-Vektordatenbank, die leistungsstarke Vektorsuche-Funktionen für den Aufbau von KI-Anwendungen bietet.
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Produktinformationen
Aktualisiert:May 16, 2025
Lantern Monatliche Traffic-Trends
Lantern erhielt im letzten Monat 2.7k Besuche, was ein Leichtes Wachstum von 4.4% zeigt. Basierend auf unserer Analyse entspricht dieser Trend der typischen Marktdynamik im Bereich der KI-Tools.
Verlaufsdaten anzeigenWas ist Lantern
Lantern ist eine leistungsstarke Datenbanklösung, die speziell für die Entwicklung von KI-Anwendungen konzipiert wurde. Es erweitert PostgreSQL um fortschrittliche Vektorsuche-Funktionen, die es Entwicklern ermöglichen, effizient mit Vektordaten zu arbeiten. Lantern bietet einen vollständig verwalteten Cloud-Service namens Lantern Cloud, der eine gehostete Postgres-Vektordatenbank sowie Tools zur Erstellung und Verwaltung von Einbettungen bereitstellt. Die Plattform zielt darauf ab, Entwicklern das Hinzufügen von Vektorsuche-Funktionalität zu ihren Anwendungen zu erleichtern, während sie die vertraute PostgreSQL-Umgebung nutzen.
Hauptfunktionen von Lantern
Lantern ist eine leistungsstarke PostgreSQL-Vektordatenbankerweiterung, die für den Aufbau von KI-Anwendungen entwickelt wurde. Sie bietet schnelle Vektorindizierung, effiziente Suchfunktionen und einfache Einbettungserstellung. Lantern bietet einen verwalteten Cloud-Service sowie Selbsthosting-Optionen, die es Entwicklern ermöglichen, die Vektorsuche in ihren bestehenden Postgres-Datenbanken zu nutzen. Mit Funktionen wie der Ein-Klick-Vektorerstellung, Unterstützung für mehrere Einbettungsmodelle und kosteneffizienter Skalierbarkeit zielt Lantern darauf ab, die Entwicklung von KI-gestützten Anwendungen zu vereinfachen.
Schnelle Vektorindizierung: Die Indizierung von Lantern ist 30x schneller als pgvector, was eine schnelle Einrichtung der Vektorsuche ermöglicht.
Ein-Klick-Einbettungserstellung: Generieren Sie einfach Vektoreinbettungen aus unstrukturierten Daten mit über 20 unterstützten Einbettungsmodellen mit einem einzigen Klick.
Kosteneffiziente Skalierbarkeit: Lantern bietet hohe Leistung zu einem Bruchteil der Kosten im Vergleich zu eigenständigen Vektordatenbanken und kann potenziell bis zu 94 % der Cloud-Kosten einsparen.
SQL- und ORM-Integration: Führen Sie Vektoroperationen mit vertrauten SQL-Abfragen oder beliebten ORM-Bibliotheken durch, um die Integration in bestehende Anwendungen zu vereinfachen.
Verwalteter Cloud-Service: Lantern Cloud bietet ein vollständig verwaltetes Datenbankangebot mit Unterstützung für die Erstellung und Verwaltung von Einbettungen.
Anwendungsfälle von Lantern
KI-gestützte Suchsysteme: Implementieren Sie semantische Suche in Anwendungen, indem Sie Vektoreinbettungen nutzen, um ähnliche Inhalte oder Dokumente zu finden.
Empfehlungsmaschinen: Erstellen Sie personalisierte Empfehlungssysteme, die Vektorsimilarität nutzen, um Produkten, Inhalten oder Dienstleistungen Vorschläge zu machen.
Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache: Entwickeln Sie Chatbots, Textklassifizierung oder Sentiment-Analyse-Tools unter Verwendung von Vektorrepräsentationen von Textdaten.
Bild- und Videoanalyse: Erstellen Sie Systeme zur Bilderkennung, visuellen Suche oder inhaltsbasierter Videoabruf unter Verwendung von Vektoreinbettungen visueller Daten.
Betrugserkennung: Implementieren Sie Anomalieerkennungssysteme in Finanzdienstleistungen, indem Sie Transaktionsmuster mithilfe von Vektorsimilarität vergleichen.
Vorteile
Integriert sich nahtlos in bestehende PostgreSQL-Datenbanken
Bietet erhebliche Kosteneinsparungen im Vergleich zu eigenständigen Vektordatenbanken
Bietet sowohl verwaltete Cloud- als auch selbstgehostete Optionen für Flexibilität
Unterstützt eine breite Palette von Einbettungsmodellen und einfache Vektorerstellung
Nachteile
Relativ neues Produkt, möglicherweise weniger Community-Unterstützung als etabliertere Lösungen
Begrenzt auf PostgreSQL-Umgebungen, nicht geeignet für Benutzer anderer Datenbanksysteme
Kann eine gewisse Lernkurve für Entwickler erfordern, die mit Vektordatenbanken nicht vertraut sind
Wie verwendet man Lantern
Melden Sie sich für Lantern Cloud an: Gehen Sie zu lantern.dev und klicken Sie auf 'Lantern kostenlos ausprobieren', um ein kostenloses Konto zu erstellen. Es ist keine Kreditkarte erforderlich.
Erstellen Sie eine Datenbank: Nach der Anmeldung erstellen Sie eine neue Postgres-Datenbank mit aktivierter Lantern-Funktion.
Verbinden Sie sich mit Ihrer Datenbank: Verwenden Sie die bereitgestellten Verbindungsdetails, um sich mit Ihrer Lantern-aktivierten Postgres-Datenbank über Ihre bevorzugte Methode (z.B. psql, Anwendungs-Code usw.) zu verbinden.
Erstellen Sie eine Tabelle mit einer Vektorspalte: Führen Sie SQL aus, um eine Tabelle zu erstellen, die eine Spalte zum Speichern von Vektor-Einbettungen enthält, z.B. 'CREATE TABLE books (id SERIAL PRIMARY KEY, book_embedding REAL[3]);'
Fügen Sie Vektordaten ein: Fügen Sie Vektor-Einbettungen in Ihre Tabelle ein, z.B. 'INSERT INTO books (book_embedding) VALUES ('{0,1,0}'), ('{3,2,4}');'
Erstellen Sie einen HNSW-Index: Erstellen Sie einen Lantern HNSW-Index auf Ihrer Vektorspalte für schnellere Abfragen, z.B. 'CREATE INDEX book_index ON books USING lantern_hnsw(book_embedding dist_l2sq_ops) WITH (M=2, ef_construction=10, ef=4, dim=3);'
Führen Sie eine Vektorähnlichkeitssuche durch: Verwenden Sie SQL, um nach ähnlichen Vektoren zu suchen, z.B. 'SELECT id FROM books ORDER BY book_embedding <-> '{0,0,0}' LIMIT 1;'
Generieren Sie Einbettungen (optional): Verwenden Sie die integrierte Einbettungsgenerierung von Lantern, um Vektoren aus Text oder Bildern zu erstellen, z.B. 'SELECT id FROM books ORDER BY book_embedding <-> text_embedding('BAAI/bge-base-en', 'Mein Texteingang') LIMIT 1;'
Lantern FAQs
Lantern ist eine gehostete Postgres-Vektordatenbank und Toolkit für Entwickler, um leistungsstarke KI-Anwendungen zu erstellen. Es bietet Vektorsuchfunktionen, Einbettungsgenerierung und effiziente Indizierung.
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Analyse der Lantern Website
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