Lantern
Lantern là một phần mở rộng cơ sở dữ liệu vector PostgreSQL mã nguồn mở cung cấp khả năng tìm kiếm vector hiệu suất cao để xây dựng các ứng dụng AI.
http://lantern.dev/?utm_source=aipure
Thông tin Sản phẩm
Đã cập nhật:Nov 9, 2024
Lantern là gì
Lantern là một giải pháp cơ sở dữ liệu mạnh mẽ được thiết kế đặc biệt cho việc phát triển các ứng dụng AI. Nó mở rộng PostgreSQL với các khả năng tìm kiếm vector tiên tiến, cho phép các nhà phát triển làm việc hiệu quả với dữ liệu vector. Lantern cung cấp một dịch vụ đám mây được quản lý hoàn toàn gọi là Lantern Cloud, cung cấp một cơ sở dữ liệu vector Postgres được lưu trữ cùng với các công cụ để tạo và quản lý nhúng. Nền tảng này nhằm mục đích giúp các nhà phát triển dễ dàng thêm chức năng tìm kiếm vector vào các ứng dụng của họ trong khi tận dụng môi trường PostgreSQL quen thuộc.
Các Tính năng Chính của Lantern
Lantern là một phần mở rộng cơ sở dữ liệu vector PostgreSQL mạnh mẽ được thiết kế để xây dựng các ứng dụng AI. Nó cung cấp khả năng lập chỉ mục vector nhanh, khả năng tìm kiếm hiệu quả và dễ dàng tạo ra các nhúng. Lantern cung cấp dịch vụ đám mây được quản lý cũng như các tùy chọn tự lưu trữ, cho phép các nhà phát triển tận dụng tìm kiếm vector trong các cơ sở dữ liệu Postgres hiện có của họ. Với các tính năng như tạo vector chỉ với một cú nhấp chuột, hỗ trợ nhiều mô hình nhúng và khả năng mở rộng tiết kiệm chi phí, Lantern nhằm mục đích đơn giản hóa việc phát triển các ứng dụng sử dụng AI.
Lập chỉ mục Vector Nhanh: Việc tạo chỉ mục của Lantern nhanh hơn 30 lần so với pgvector, cho phép thiết lập nhanh chóng khả năng tìm kiếm vector.
Tạo Nhúng Một Cú Nhấp Chuột: Dễ dàng tạo ra các nhúng vector từ dữ liệu phi cấu trúc bằng cách sử dụng hơn 20 mô hình nhúng được hỗ trợ chỉ với một cú nhấp chuột.
Khả năng Mở rộng Tiết kiệm Chi phí: Lantern cung cấp hiệu suất cao với một phần chi phí so với các cơ sở dữ liệu vector độc lập, có thể tiết kiệm lên đến 94% chi phí đám mây.
Tích hợp SQL và ORM: Thực hiện các thao tác vector bằng cách sử dụng các truy vấn SQL quen thuộc hoặc các thư viện ORM phổ biến, đơn giản hóa việc tích hợp với các ứng dụng hiện có.
Dịch vụ Đám mây Quản lý: Lantern Cloud cung cấp một cơ sở dữ liệu được quản lý hoàn toàn với hỗ trợ cho việc tạo và quản lý nhúng.
Các Trường hợp Sử dụng của Lantern
Hệ thống Tìm kiếm Dựa trên AI: Triển khai tìm kiếm ngữ nghĩa trong các ứng dụng bằng cách tận dụng các nhúng vector để tìm nội dung hoặc tài liệu tương tự.
Động cơ Gợi ý: Xây dựng hệ thống gợi ý cá nhân hóa sử dụng độ tương đồng vector để đề xuất sản phẩm, nội dung hoặc dịch vụ cho người dùng.
Ứng dụng Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên: Phát triển chatbot, phân loại văn bản hoặc công cụ phân tích cảm xúc sử dụng đại diện vector của dữ liệu văn bản.
Phân tích Hình ảnh và Video: Tạo hệ thống nhận diện hình ảnh, tìm kiếm hình ảnh hoặc truy xuất video dựa trên nội dung sử dụng các nhúng vector của dữ liệu hình ảnh.
Phát hiện Gian lận: Triển khai hệ thống phát hiện bất thường trong dịch vụ tài chính bằng cách so sánh các mẫu giao dịch sử dụng độ tương đồng vector.
Ưu điểm
Tích hợp liền mạch với các cơ sở dữ liệu PostgreSQL hiện có
Cung cấp tiết kiệm chi phí đáng kể so với các cơ sở dữ liệu vector độc lập
Cung cấp cả tùy chọn đám mây quản lý và tự lưu trữ để linh hoạt
Hỗ trợ nhiều mô hình nhúng và tạo vector dễ dàng
Nhược điểm
Sản phẩm tương đối mới, có thể có ít hỗ trợ từ cộng đồng hơn so với các giải pháp đã được thiết lập hơn
Giới hạn trong các môi trường PostgreSQL, không phù hợp cho người dùng của các hệ thống cơ sở dữ liệu khác
Có thể yêu cầu một số đường cong học tập cho các nhà phát triển không quen thuộc với các cơ sở dữ liệu vector
Cách Sử dụng Lantern
Đăng ký Lantern Cloud: Truy cập lantern.dev và nhấp vào 'Thử Lantern miễn phí' để tạo một tài khoản miễn phí. Không cần thẻ tín dụng.
Tạo một cơ sở dữ liệu: Sau khi đăng ký, tạo một cơ sở dữ liệu Postgres mới với Lantern được kích hoạt.
Kết nối với cơ sở dữ liệu của bạn: Sử dụng thông tin kết nối được cung cấp để kết nối với cơ sở dữ liệu Postgres đã kích hoạt Lantern của bạn bằng phương pháp ưa thích (ví dụ: psql, mã ứng dụng, v.v.).
Tạo một bảng với một cột vector: Thực hiện SQL để tạo một bảng bao gồm một cột để lưu trữ nhúng vector, ví dụ: 'CREATE TABLE books (id SERIAL PRIMARY KEY, book_embedding REAL[3]);'
Chèn dữ liệu vector: Chèn các nhúng vector vào bảng của bạn, ví dụ: 'INSERT INTO books (book_embedding) VALUES ('{0,1,0}'), ('{3,2,4}');'
Tạo một chỉ mục HNSW: Tạo một chỉ mục HNSW Lantern trên cột vector của bạn để truy vấn nhanh hơn, ví dụ: 'CREATE INDEX book_index ON books USING lantern_hnsw(book_embedding dist_l2sq_ops) WITH (M=2, ef_construction=10, ef=4, dim=3);'
Thực hiện tìm kiếm tương tự vector: Sử dụng SQL để truy vấn các vector tương tự, ví dụ: 'SELECT id FROM books ORDER BY book_embedding <-> '{0,0,0}' LIMIT 1;'
Tạo nhúng (tùy chọn): Sử dụng tính năng tạo nhúng tích hợp sẵn của Lantern để tạo vector từ văn bản hoặc hình ảnh, ví dụ: 'SELECT id FROM books ORDER BY book_embedding <-> text_embedding('BAAI/bge-base-en', 'Đầu vào văn bản của tôi') LIMIT 1;'
Câu hỏi Thường gặp về Lantern
Lantern là một cơ sở dữ liệu vector Postgres được lưu trữ và bộ công cụ cho các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng AI hiệu suất cao. Nó cung cấp khả năng tìm kiếm vector, tạo embedding và lập chỉ mục hiệu quả.
Bài đăng chính thức
Đang tải...Bài viết phổ biến
Cập nhật nội dung 12 ngày của OpenAI 2024
Dec 11, 2024
X của Elon Musk giới thiệu Grok Aurora: Công cụ tạo hình ảnh AI mới
Dec 10, 2024
Hunyuan Video và Kling AI và Luma AI và MiniMax Video-01(Hailuo AI) | Trình tạo video AI nào là tốt nhất?
Dec 10, 2024
Meta Giới Thiệu Meta Llama 3.3: Một Mô Hình Hiệu Quả Mới
Dec 9, 2024
Phân tích Trang web Lantern
Lưu lượng truy cập & Xếp hạng của Lantern
2.9K
Lượt truy cập hàng tháng
#5552939
Xếp hạng Toàn cầu
#35259
Xếp hạng Danh mục
Xu hướng Lưu lượng truy cập: Jul 2024-Nov 2024
Thông tin chi tiết về Người dùng Lantern
00:01:01
Thời lượng Truy cập Trung bình
1.89
Số trang mỗi lần Truy cập
59.57%
Tỷ lệ Thoát của Người dùng
Khu vực Hàng đầu của Lantern
US: 53.71%
VN: 18.81%
IN: 12.08%
DE: 10.07%
GB: 3.76%
Others: 1.58%
Công cụ AI Mới nhất Tương tự Lantern
Data Nuts
DataNuts là nhà cung cấp giải pháp quản lý dữ liệu và phân tích toàn diện chuyên về các giải pháp chăm sóc sức khỏe, di chuyển đám mây và khả năng truy vấn cơ sở dữ liệu được hỗ trợ bởi AI.
CogniKeep AI
CogniKeep AI là một giải pháp AI cấp doanh nghiệp riêng tư cho phép các tổ chức triển khai các khả năng AI an toàn, tùy chỉnh trong hạ tầng của riêng họ trong khi vẫn duy trì quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu hoàn toàn.
Solaracloud.ai
Solaracloud.ai là một nền tảng tăng cường dữ liệu được hỗ trợ bởi AI cho phép các tổ chức phân tích, diễn giải và tương tác với dữ liệu doanh nghiệp của họ thông qua các cuộc hội thoại ngôn ngữ tự nhiên trong khi vẫn duy trì bảo mật cấp doanh nghiệp.
Chat2DB
Chat2DB là một công cụ quản lý và phân tích cơ sở dữ liệu được hỗ trợ bởi AI, cho phép người dùng tương tác với nhiều cơ sở dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên, thực hiện các thao tác SQL và tạo báo cáo hình ảnh thông qua một giao diện thông minh.
Công cụ AI Phổ biến Giống Lantern
Julius AI | Your AI Data Analyst
Julius AI là một nhà phân tích dữ liệu mạnh mẽ được hỗ trợ bởi AI giúp người dùng phân tích, hình dung và biến đổi dữ liệu thông qua các cuộc trò chuyện bằng ngôn ngữ tự nhiên, tạo ra biểu đồ, xây dựng các mô hình dự đoán và nhiều hơn nữa.
MyScale
MyScale là một cơ sở dữ liệu vector SQL trên đám mây được tối ưu hóa cho các ứng dụng AI, kết hợp khả năng tìm kiếm vector với hỗ trợ SQL đầy đủ để quản lý hiệu quả cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc.
Scale AI
Scale AI là một nền tảng dữ liệu giúp tăng tốc phát triển các ứng dụng AI bằng cách cung cấp dữ liệu đào tạo chất lượng cao và công cụ cho các nhóm học máy.
Hex
Hex là một không gian làm việc dữ liệu hiện đại, hợp tác kết hợp SQL, Python và các công cụ không mã cho phân tích dữ liệu từ đầu đến cuối và tạo ứng dụng.