Lantern 與其他向量資料庫相比如何？

Lantern 是一個專為開發 AI 應用程式設計的強大數據庫解決方案。它通過先進的向量搜索功能擴展了 PostgreSQL，使開發者能夠高效地處理向量數據。Lantern 提供了一個名為 Lantern Cloud 的全托管雲服務，該服務提供了一個託管的 Postgres 向量數據庫以及嵌入生成和管理的工具。該平台旨在使開發者能夠輕鬆地為其應用程式添加向量搜索功能，同時利用熟悉的 PostgreSQL 環境。

Lantern 的主要功能

Lantern 是一個專為構建 AI 應用程式設計的強大 PostgreSQL 向量資料庫擴展。它提供快速的向量索引、高效的搜索能力以及簡單的嵌入生成。Lantern 提供託管雲服務以及自托管選項，允許開發人員在其現有的 Postgres 資料庫中利用向量搜索。憑藉一鍵式向量生成、支援多種嵌入模型和成本效益的可擴展性等特點，Lantern 旨在簡化 AI 驅動應用程式的開發。

快速向量索引: Lantern 的索引創建比 pgvector 快 30 倍，能夠快速設置向量搜索功能。

一鍵式嵌入生成: 使用超過 20 種支援的嵌入模型，通過單擊即可輕鬆從非結構化數據生成向量嵌入。

成本效益的可擴展性: 與獨立向量資料庫相比，Lantern 以較低的成本提供高性能，可能節省高達 94% 的雲成本。

SQL 和 ORM 集成: 使用熟悉的 SQL 查詢或流行的 ORM 庫執行向量操作，簡化與現有應用程式的集成。

託管雲服務: Lantern Cloud 提供完全託管的資料庫服務，支援嵌入生成和管理。

Lantern 的使用案例

AI 驅動的搜索系統: 通過利用向量嵌入在應用程式中實現語義搜索，以查找相似的內容或文件。

推薦引擎: 使用向量相似性構建個性化推薦系統，向用戶推薦產品、內容或服務。

自然語言處理應用: 使用文本數據的向量表示開發聊天機器人、文本分類或情感分析工具。

圖像和視頻分析: 使用視覺數據的向量嵌入創建圖像識別、視覺搜索或基於內容的視頻檢索系統。

欺詐檢測: 在金融服務中通過比較交易模式使用向量相似性實現異常檢測系統。

優點

與現有的 PostgreSQL 資料庫無縫集成

與獨立向量資料庫相比提供顯著的成本節省

提供託管雲和自托管選項以增加靈活性

支援廣泛的嵌入模型和簡單的向量生成

缺點

相對較新的產品，可能比更成熟的解決方案獲得的社區支持較少

僅限於 PostgreSQL 環境，不適合其他資料庫系統的用戶

對於不熟悉向量資料庫的開發人員可能需要一些學習曲線

如何使用 Lantern

註冊 Lantern Cloud: 前往 lantern.dev 並點擊 '免費試用 Lantern' 以創建一個免費帳戶。無需信用卡。

創建數據庫: 註冊後，創建一個啟用了 Lantern 的新 Postgres 數據庫。

連接到您的數據庫: 使用提供的連接詳細信息，通過您喜歡的方法（例如 psql、應用程式代碼等）連接到您的 Lantern 啟用的 Postgres 數據庫。

創建包含向量列的表: 執行 SQL 創建一個包含存儲向量嵌入列的表，例如 'CREATE TABLE books (id SERIAL PRIMARY KEY, book_embedding REAL[3]);'

插入向量數據: 將向量嵌入插入您的表中，例如 'INSERT INTO books (book_embedding) VALUES ('{0,1,0}'), ('{3,2,4}');'

創建 HNSW 索引: 在您的向量列上創建 Lantern HNSW 索引以加快查詢速度，例如 'CREATE INDEX book_index ON books USING lantern_hnsw(book_embedding dist_l2sq_ops) WITH (M=2, ef_construction=10, ef=4, dim=3);'

執行向量相似性搜索: 使用 SQL 查詢相似向量，例如 'SELECT id FROM books ORDER BY book_embedding <-> '{0,0,0}' LIMIT 1;'

生成嵌入（可選）: 使用 Lantern 的內置嵌入生成功能從文本或圖像創建向量，例如 'SELECT id FROM books ORDER BY book_embedding <-> text_embedding('BAAI/bge-base-en', '我的文本輸入') LIMIT 1;'