在 PostgreSQL 里直接跑向量搜索，不用额外部署向量数据库。
lantern 是一个基于 PostgreSQL 的向量数据库扩展，专为构建 AI 应用而设计。它通过扩展 PostgreSQL 的能力，使其能够高效地存储和检索高维向量数据，从而解决传统数据库在 AI 场景下对向量相似度搜索支持不足的问题。核心能力包括：支持多种向量索引类型（如 HNSW、IVF），提供高性能的近似最近邻搜索，以及与 PostgreSQL 生态无缝集成，用户可以使用标准的 SQL 语法进行向量操作。该项目使用 Rust 编写，注重性能和安全性。当前处于早期阶段，但已具备基本功能，适合需要快速在现有 PostgreSQL 基础设施上添加向量检索能力的开发者。
pgvector、Milvus、Qdrant
lantern 是基础设施领域的开源项目，由 lanterndata 开发，2023 年首次发布。
在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（894）位列前 30%，在基础设施分类中处于中上游。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-21。AGPL-3.0许可，可自行部署使用，完全免费。
它主要面向的使用场景是：已有PostgreSQL业务，需要增加AI向量检索功能。同类可对比的替代方案包括 pgvector、Milvus、Qdrant。
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