即pgvector、pg_embedding 后又一向量数据库扩展Lantern问世了。当然也为向量列提供了hnsw索引以加速ORDER BY... LIMIT查询。Lantern使用usearch实现hnsw。使用方法
保留了标准PgSQL接口，兼容其生态工具。首先需要安装该插件：CREATE EXTENSION lantern;
CREATE TABLE small_world (id integer, vector real[3]);
INSERT INTO small_world (id, vector) VALUES (0, '{0,0,0}'), (1, '{0,0,1}');
CREATE INDEX ON small_world USING hnsw (vector);
根据向量数据自定义hnsw索引参数，例如距离函数（dist_l2sq_ops）、索引构建参数和索引搜索参数：CREATE INDEX ON small_world USING hnsw (vector dist_l2sq_ops)
WITH (M=2, ef_construction=10, ef=4, dim=3);
SET enable_seqscan = false;
SELECT id, l2sq_dist(vector, ARRAY[0,0,0]) AS dist
FROM small_world ORDER BY vector <-> ARRAY[0,0,0] LIMIT 1;
关于运算符
Lantern在索引上支持的多种距离函数。只需要创建索引时指定用于列的距离函数，Lantern会自动推断用于搜索的距离函数进行查询，因此查询中使用<->操作符。请注意，该运算符<->专门用于索引查找。如果您希望在查询中不使用索引，则直接使用距离函数（例如l2sq_dist(v1, v2)）1）dist_l2sq_ops：类型的默认值real[]2）dist_vec_l2sq_ops：类型的默认值vector3）dist_cos_ops：适用类型real[]4）dist_hamming_ops: 适用类型integer[]索引构建参数
M, ef, 和ef_construction参数控制hnsw算法的性能：1）通常以召回代价降低M和ef_construction值来加快索引创建速度2）较低的M和ef值可以提高查询性能，以召回为代价减少共享缓冲区命中率。特点
1）流行用例（CLIP 模型、Hugging Face 模型、自定义模型）的嵌入生成2）与 pgvector 数据类型的互操作性，因此任何使用 pgvector 的人都可以切换到 Lantern5）支持在数据库外部和另一个实例内部创建索引，使您可以在不中断数据库工作流程的情况下创建索引性能
1）我们跟踪三个关键指标。CREATE INDEX时间、SELECT吞吐量和SELECT延迟。2）我们在所有这些指标上都匹配或优于 pgvector 和 pg_embedding (Neon)。3）我们计划继续进行性能改进，以确保我们是性能最佳的数据库。
路线图
2）为您的 CPU 量身定制的硬件加速距离指标，可实现更快的查询4）更多用于生成嵌入的工具（支持第三方模型 API、更多本地模型）7）支持 1 字节和 2 字节向量元素，以及最多 8000 个维度向量 ( PR #19 )8）请通过support@lantern.dev请求功能原文及代码
https://github.com/lanterndata/lantern
