Lo esencial
Aurabase: pgvector nativo (clases de 3 dimensiones 768/1536/3072), RAG integrado a través de ragIngest()/rag()y, sobre todo, un punto final nativo NL2SQL validado por árbol sintáctico. Convex y Nhost ofrecen búsqueda vectorial sólida, pero ninguno exhibe NL2SQL nativo en sentido estricto: traducir una pregunta en lenguaje natural a una consulta SQL validada y limitada, ejecutada como de solo lectura.
El diferenciador que ninguno de los competidores cubre
El punto final de Aurabase NL2SQL valida cada consulta generada por un LLM a través de un árbol de sintaxis (caja sqlparser): solo SELECT, una lista de funciones autorizadas, un LIMIT limitado de forma predeterminada y un rechazo explícito de los campos del esquema que el cliente intentaría usurpar. Este no es un conector ensamblado en la parte superior del backend; esto se verifica en el código aura-ai.
Convex no tiene equivalente: su base de datos no es SQL, la pregunta no se formula en los mismos términos. Nhost ofrece un asistente de IA con acceso al esquema GraphQL, pero no un punto final NL2SQL expuesto a sus usuarios finales con un contrato de seguridad documentado. Consulte nuestra definición completa de NL2SQL y nuestro artículo sobre protección contra inyección SQL generada por un LLM.
pgvector nativo, sin base vectorial separada para operar
Aurabase incorpora pgvector directamente en su imagen de inquilino de Postgres 16, con una canalización RAG nativa (ingestión, fragmentación, incrustaciones, índice HNSW por clase de dimensión) expuesta a través de dos llamadas API, ragIngest() y rag(). Vea nuestro tutorial completo de canalización RAG .
Convex ofrece una sólida búsqueda de vectores integrada, con componentes RAG y Agent reutilizables y compatibilidad con incrustaciones de OpenAI configurables. Nhost genera y mantiene automáticamente incrustaciones de vectores para búsqueda semántica. Las tres plataformas cubren este terreno; la diferencia está en lo que viene después de la búsqueda de vectores, no en la búsqueda en sí.
Tres clientes nativos, no un enrutador genérico
Aurabase integra de forma nativa OpenAI, Anthropic y Gemini, cada uno con un cliente dedicado en aura-ai, con conmutación por error automática del disyuntor en caso de falla del proveedor. Consulte nuestro artículo sobre proveedores nativos frente a puntos finales compatibles con OpenAI para conocer los detalles exactos de esta distinción.
¿Qué distingue los tres enfoques de IA?
| NL2SQL nativo | Sí, validado por árbol de sintaxis | No (convexo, Nhost) |
|---|---|---|
| Búsqueda de vectores | pgvector nativo, HNSW por dimensión | Sí, sólido en ambos. |
| trapo | Nativo, 2 llamadas API | Componentes reutilizables (convexos) |
| Base de datos | Estándar PostgreSQL 16 | No SQL (convexo) / Postgres+Hasura (Nhost) |
| Proveedores nativos de LLM | 3 (OpenAI, Antrópico, Géminis) | Equivalente indocumentado |
Convex y Nhost realmente están invirtiendo en sus respectivas capacidades de IA: su búsqueda de vectores está madura y documentada. El NL2SQL nativo sigue siendo, hasta el día de hoy, un terreno que ninguno de los dos cubre en sentido estricto.