Lantern
Lantern — это расширение для векторной базы данных PostgreSQL с открытым исходным кодом, которое предоставляет высокопроизводительные возможности векторного поиска для создания приложений на основе ИИ.
http://lantern.dev/?utm_source=aipure
Информация о продукте
Обновлено:09/11/2024
Что такое Lantern
Lantern — это мощное решение для баз данных, специально разработанное для создания приложений на основе ИИ. Он расширяет PostgreSQL за счет расширенных возможностей векторного поиска, позволяя разработчикам эффективно работать с векторными данными. Lantern предлагает полностью управляемую облачную службу под названием Lantern Cloud, которая предоставляет размещенную базу данных Postgres с векторами, а также инструменты для генерации и управления встраиванием. Платформа направлена на то, чтобы облегчить разработчикам добавление функциональности векторного поиска в свои приложения, используя привычную среду PostgreSQL.
Ключевые особенности Lantern
Lantern — это мощное расширение базы данных PostgreSQL для векторных данных, разработанное для создания приложений на основе искусственного интеллекта. Оно предлагает быстрое индексирование векторов, эффективные возможности поиска и легкое генерирование встраиваний. Lantern предоставляет управляемую облачную службу, а также варианты самостоятельного размещения, позволяя разработчикам использовать векторный поиск в своих существующих базах данных Postgres. Благодаря таким функциям, как генерирование векторов одним кликом, поддержка нескольких моделей встраивания и экономичная масштабируемость, Lantern стремится упростить разработку приложений с поддержкой искусственного интеллекта.
Быстрое индексирование векторов: Создание индекса в Lantern в 30 раз быстрее, чем в pgvector, что позволяет быстро настроить возможности векторного поиска.
Генерирование встраиваний одним кликом: Легко генерируйте векторные встраивания из неструктурированных данных, используя более 20 поддерживаемых моделей встраивания одним кликом.
Экономичное масштабирование: Lantern предлагает высокую производительность по части стоимости по сравнению с автономными векторными базами данных, потенциально экономя до 94% на облачных расходах.
Интеграция с SQL и ORM: Выполняйте векторные операции с использованием привычных SQL-запросов или популярных библиотек ORM, упрощая интеграцию с существующими приложениями.
Управляемая облачная служба: Lantern Cloud предоставляет полностью управляемое предложение базы данных с поддержкой генерирования и управления встраиваниями.
Варианты использования Lantern
Системы поиска на основе искусственного интеллекта: Реализуйте семантический поиск в приложениях, используя векторные встраивания для поиска похожих контента или документов.
Системы рекомендаций: Создавайте персонализированные системы рекомендаций, используя векторное сходство для предложения продуктов, контента или услуг пользователям.
Приложения для обработки естественного языка: Разрабатывайте чат-боты, инструменты классификации текста или анализа тональности, используя векторные представления текстовых данных.
Анализ изображений и видео: Создавайте системы для распознавания изображений, визуального поиска или извлечения видео по содержимому, используя векторные встраивания визуальных данных.
Обнаружение мошенничества: Реализуйте системы обнаружения аномалий в финансовых услугах, сравнивая паттерны транзакций с использованием векторного сходства.
Преимущества
Без проблем интегрируется с существующими базами данных PostgreSQL
Предлагает значительную экономию затрат по сравнению с автономными векторными базами данных
Предоставляет как управляемые облачные, так и самостоятельно размещаемые варианты для гибкости
Поддерживает широкий спектр моделей встраивания и легкое генерирование векторов
Недостатки
Относительно новый продукт, может иметь меньшую поддержку сообщества по сравнению с более устоявшимися решениями
Ограничен PostgreSQL, не подходит для пользователей других систем баз данных
Может потребоваться кривая обучения для разработчиков, не знакомых с векторными базами данных
Как использовать Lantern
Зарегистрироваться в Lantern Cloud: Перейдите на lantern.dev и нажмите 'Попробовать Lantern бесплатно', чтобы создать бесплатную учетную запись. Кредитная карта не требуется.
Создать базу данных: После регистрации создайте новую базу данных Postgres с включенным Lantern.
Подключиться к вашей базе данных: Используйте предоставленные данные подключения для подключения к вашей базе данных Postgres с включенным Lantern с помощью предпочтительного метода (например, psql, код приложения и т.д.).
Создать таблицу с векторным столбцом: Выполните SQL для создания таблицы, которая включает столбец для хранения векторных вложений, например 'CREATE TABLE books (id SERIAL PRIMARY KEY, book_embedding REAL[3]);'
Вставить векторные данные: Вставьте векторные вложения в вашу таблицу, например 'INSERT INTO books (book_embedding) VALUES ('{0,1,0}'), ('{3,2,4}');'
Создать индекс HNSW: Создайте индекс Lantern HNSW для вашего векторного столбца для ускорения запросов, например 'CREATE INDEX book_index ON books USING lantern_hnsw(book_embedding dist_l2sq_ops) WITH (M=2, ef_construction=10, ef=4, dim=3);'
Выполнить поиск по сходству векторов: Используйте SQL для запроса похожих векторов, например 'SELECT id FROM books ORDER BY book_embedding <-> '{0,0,0}' LIMIT 1;'
Сгенерировать вложения (опционально): Используйте встроенную в Lantern генерацию вложений для создания векторов из текста или изображений, например 'SELECT id FROM books ORDER BY book_embedding <-> text_embedding('BAAI/bge-base-en', 'Мой текстовый ввод') LIMIT 1;'
Часто задаваемые вопросы о Lantern
Lantern — это размещенная база данных Postgres и набор инструментов для разработчиков, предназначенные для создания высокопроизводительных приложений искусственного интеллекта. Она предлагает возможности векторного поиска, генерации встраиваний и эффективного индексирования.
Официальные сообщения
Загрузка...Популярные статьи
12 дней OpenAI: Обновление контента 2024
Dec 11, 2024
X Илона Маска представляет Grok Aurora: новый генератор изображений на базе ИИ
Dec 10, 2024
Hunyuan Video против Kling AI против Luma AI против MiniMax Video-01(Hailuo AI) | Какой генератор видео с ИИ лучший?
Dec 10, 2024
Meta представляет Meta Llama 3.3: Новая эффективная модель
Dec 9, 2024
Аналитика веб-сайта Lantern
Трафик и рейтинги Lantern
2.9K
Ежемесячные посещения
#5552939
Глобальный рейтинг
#35259
Рейтинг категории
Тенденции трафика: Jul 2024-Nov 2024
Анализ пользователей Lantern
00:01:01
Средняя продолжительность посещения
1.89
Страниц за посещение
59.57%
Показатель отказов
Основные регионы Lantern
US: 53.71%
VN: 18.81%
IN: 12.08%
DE: 10.07%
GB: 3.76%
Others: 1.58%
Последние ИИ-инструменты, похожие на Lantern
Data Nuts
DataNuts — это комплексный поставщик решений для управления и аналитики данных, специализирующийся на решениях для здравоохранения, миграции в облако и возможностях запросов к базам данных с использованием AI.
CogniKeep AI
CogniKeep AI - это частное, корпоративное решение на основе ИИ, которое позволяет организациям развертывать безопасные, настраиваемые возможности ИИ в своей собственной инфраструктуре, при этом сохраняя полную конфиденциальность и безопасность данных.
Solaracloud.ai
Solaracloud.ai — это платформа для усиления данных с использованием ИИ, которая позволяет организациям анализировать, интерпретировать и взаимодействовать с их корпоративными данными через естественные языковые разговоры, при этом обеспечивая корпоративную безопасность.
Chat2DB
Chat2DB — это инструмент для управления и анализа баз данных с поддержкой AI, который позволяет пользователям взаимодействовать с несколькими базами данных на естественном языке, выполнять SQL-операции и генерировать визуальные отчеты через интеллектуальный интерфейс.
Популярные ИИ-инструменты, похожие на Lantern
Julius AI | Your AI Data Analyst
Julius AI — мощный аналитик данных на базе ИИ, который помогает пользователям анализировать, визуализировать и трансформировать данные через естественно-языковые разговоры, создавая графики, строя модели прогнозирования и многое другое.
MyScale
MyScale - это облачная SQL векторная база данных, оптимизированная для приложений искусственного интеллекта, сочетающая возможности векторного поиска с полным поддержкой SQL для эффективного управления структурированными и неструктурированными данными.
Scale AI
Scale AI — это платформа данных, которая ускоряет разработку AI приложений, предоставляя высококачественные обучающие данные и инструменты для команд машинного обучения.
Hex
Hex — это современная, коллаборативная рабочая среда для данных, которая объединяет SQL, Python и инструменты без кода для комплексного анализа данных и создания приложений.