Lantern Giriş
Lantern, AI uygulamaları oluşturmak için yüksek performanslı vektör arama yetenekleri sağlayan açık kaynaklı bir PostgreSQL vektör veritabanı uzantısıdır.
Daha Fazla GösterLantern Nedir
Lantern, AI uygulamaları geliştirmek için özel olarak tasarlanmış güçlü bir veritabanı çözümüdür. Geliştiricilerin vektör verileriyle verimli bir şekilde çalışmasına olanak tanıyan gelişmiş vektör arama yetenekleri ile PostgreSQL'i genişletir. Lantern, gömme oluşturma ve yönetimi için araçlarla birlikte barındırılan bir Postgres vektör veritabanı sağlayan Lantern Cloud adında tamamen yönetilen bir bulut hizmeti sunar. Platform, geliştiricilerin tanıdık PostgreSQL ortamını kullanarak uygulamalarına vektör arama işlevselliği eklemelerini kolaylaştırmayı amaçlamaktadır.
Lantern nasıl çalışır?
Lantern, PostgreSQL'e vektör işlemleri ve indeksleme yetenekleri ekleyerek çalışır. Kullanıcıların vektör sütunları olan tablolar oluşturmasına ve HNSW (Hiyerarşik Navigasyonlu Küçük Dünya) gibi algoritmalar kullanarak benzerlik araması için verimli indeksler oluşturmasına olanak tanır. Geliştiriciler, SQL sorguları veya çeşitli programlama dillerindeki istemci kütüphaneleri aracılığıyla vektör aramaları gerçekleştirebilir. Lantern Cloud, kullanıcıların veritabanları oluşturabileceği, çeşitli modeller kullanarak yapılandırılmamış verilerden gömmeler oluşturabileceği ve altyapıyı yönetmek zorunda kalmadan vektör işlemleri gerçekleştirebileceği yönetilen bir hizmet sunar. Platform, vektör veritabanıyla etkileşim için hem SQL hem de popüler ORM'leri destekler.
Lantern Faydaları
Lantern kullanmak, AI uygulama geliştiricileri için birkaç önemli avantaj sunar. pgvector gibi alternatiflere kıyasla, %30'a kadar daha hızlı performans iddialarıyla önemli ölçüde daha hızlı indeks oluşturma sağlar. Lantern ayrıca çok daha maliyet etkin olabilir, bağımsız vektör veritabanlarına kıyasla bulut maliyetlerinde %94'e kadar tasarruf potansiyeli sunar. Vektör aramayı doğrudan PostgreSQL'e entegre ederek, Lantern ayrı vektör ve ilişkisel veritabanlarına olan ihtiyacı ortadan kaldırır, karmaşıklığı ve bakım yükünü azaltır. Platformun kullanım kolaylığı, ölçeklenebilirliği ve birden fazla gömme modelini desteklemesi, geliştiricilerin AI destekli projelerine vektör arama yeteneklerini entegre etmek istemesi durumunda cazip bir seçenek olmasını sağlar.
Popüler Makaleler
Elon Musk'ın X'i Grok Aurora'yı Tanıttı: Yeni Bir Yapay Zeka Görsel Üreticisi
Dec 10, 2024
Hunyuan Video, Kling AI, Luma AI ve MiniMax Video-01(Hailuo AI) Karşılaştırması | Hangi Yapay Zeka Video Üreticisi En İyisi?
Dec 10, 2024
OpenAI'ın 12 Günlük İçerik Güncellemesi 2024
Dec 10, 2024
Meta, Llama 3.3'ü Tanıttı: Yeni Verimli Model
Dec 9, 2024
Daha Fazla Göster