Une IA qui connaît déjà vos données.

Chat, intégrations, récupération et langage naturel vers SQL dans le même SDK que votre base de données, avec des vecteurs stockés dans votre propre PostgreSQL.

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5: Fonctionnalités d'IA dans un seul SDK
SSE: diffusion de jetons

ai.tsTS

import { createClient } from '@aurabase/aurabase-js'
const aura = createClient(
  'https://my-project.aurabase.cloud',
  'aura_anon_xxx',
)
const { data, error } = await aura.ai.chat(
  [{ role: 'user', content: 'Summarize this text in one sentence.' }],
  { model: 'gpt-4o-mini', temperature: 0.2, max_tokens: 200 },
)
if (error) throw error
console.log(data?.content)

Ce qui est inclus

Tout pour embarquer une fonctionnalité IA. Sans deuxième backend.

Discuter

Fins de discussion

Envoyez des messages et obtenez une réponse, avec le modèle et la température que vous choisissez.

Diffusion en continu

Diffusion de jetons

Lisez les jetons dès leur arrivée et annulez le flux avec un AbortSignal.

Utilisation

Utilisation du jeton dans chaque réponse

Les réponses rapportent les jetons d’entrée, de sortie et de raisonnement, ainsi qu’une raison de fin qui indique quand une réponse a été interrompue.

Intégrations

Transformez le texte en vecteurs et stockez-les à côté de vos données.

Connaissance

RAG intégré

Ingérez du contenu, puis posez des questions et obtenez des réponses grâce à leurs sources.

Corpus

Espaces de noms que vous pouvez gérer

Répertoriez, réindexez et supprimez les corpus créés par votre projet.

Rechercher

Recherche sémantique

Recherchez du contenu par sens, avec un nombre de résultats et un seuil de similarité.

Données

Langage naturel vers SQL

Posez une question avec des mots simples. Le serveur lit votre schéma réel et couvre les lignes renvoyées par SQL.

Stockage

Vecteurs dans votre propre base de données

Les intégrations résident dans PostgreSQL de votre projet, fourni avec pgvector.

Comment ça marche

Du contenu à une réponse.

1
Ingérer
Envoyez votre contenu vers un espace de noms avec ragIngest.
2
Intégrer
Aurabase le transforme en vecteurs stockés dans votre base de données.
3
Demander
Appelez Rag ou SemanticSearch avec une question.
4
Réponse
Obtenez la réponse avec ses sources ou diffusez des jetons avec chatStream.

API REST

Vous préférez le HTTP simple ? Tout est ici.

Le SDK constitue une fine couche sur ces routes. Envoyez la clé API de votre projet avec chaque demande.

Méthode	Point de terminaison	Descriptif
POST	`/v1/ai/chat`	Obtenez une réponse complète par chat.
POST	`/v1/ai/chat/stream`	Diffusez une réponse au chat sous forme d'événements envoyés par le serveur.
POST	`/v1/ai/embed`	Créez une intégration pour un texte.
POST	`/v1/ai/rag/ingest`	Ajoutez du contenu à un espace de noms RAG.
POST	`/v1/ai/rag/query`	Répondez à une question à partir d'un espace de noms, avec des sources.
GET	`/v1/ai/rag/namespaces`	Répertoriez les espaces de noms RAG.
POST	`/v1/ai/rag/{namespace}/reindex`	Réindexez un espace de noms après une modification d'intégration.
DELETE	`/v1/ai/rag/{namespace}`	Supprimez un espace de noms et ses documents.
GET	`/v1/ai/search`	Recherchez un espace de noms par signification.
POST	`/v1/ai/nl2sql`	Transformez une question en SQL pour votre base de données.

Questions

Bon à savoir.

Puis-je diffuser les réponses à mes utilisateurs ?+

Yes. chatStream() returns an async iterable of tokens, and the last chunk carries the finish reason and token usage.

Comment construire une base de connaissances ?+

Call ragIngest() with a namespace and some content. The namespace is created on the first ingest. Then use rag() to ask questions.

Comment le langage naturel vers SQL connaît-il mon schéma ?+

Le serveur le lit dans la base de données de votre projet. Vous ne pouvez pas envoyer de schéma vous-même. Le SQL généré est limité à 100 lignes par défaut et à 1 000 au maximum.

Le modèle peut-il appeler des outils ou des fonctions ?+

Pas encore. Les appels d’outils et de fonctions ne sont pas pris en charge.

Puis-je réindexer après avoir modifié le modèle d'intégration ?+

Yes. reindexNamespace() rebuilds a namespace, and deleteNamespace() removes it with its documents.

Est-ce que je reçois un coût par demande ?+

Aucun chiffre de coût n’est renvoyé. Chaque réponse rapporte son utilisation du jeton, vous pouvez donc calculer la vôtre.

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