अनिवार्य है
Aurabase: मूल pgvector (3 आयाम वर्ग 768/1536/3072), RAG को ragIngest()/rag()के माध्यम से एकीकृत किया गया है, और सबसे ऊपर एक मूल NL2SQL समापन बिंदु है जो सिंटैक्टिक ट्री द्वारा मान्य है। उत्तल और Nhost दोनों ही ठोस वेक्टर खोज की पेशकश करते हैं - लेकिन इनमें से कोई भी मूल NL2SQL को सख्त अर्थों में प्रदर्शित नहीं करता है: एक प्राकृतिक भाषा के प्रश्न को एक मान्य, सीमाबद्ध SQL क्वेरी में अनुवाद करना, जिसे केवल-पढ़ने के लिए निष्पादित किया जाता है।
वह विभेदक जिसे कोई भी प्रतिस्पर्धी कवर नहीं करता
ऑराबेस एनएल2एसक्यूएल एंडपॉइंट एक एलएलएम द्वारा उत्पन्न प्रत्येक क्वेरी को एक सिंटैक्स ट्री (क्रेट sqlparser) के माध्यम से मान्य करता है: केवल SELECT, अधिकृत कार्यों की एक सूची, डिफ़ॉल्ट रूप से एक बाध्य LIMIT, और स्कीमा फ़ील्ड की एक स्पष्ट अस्वीकृति जिसे ग्राहक हड़पने का प्रयास करेगा। यह बैकएंड के शीर्ष पर असेंबल किया गया कनेक्टर नहीं है - यह aura-aiकोड में सत्यापित है।
Convex has no equivalent — its database is not SQL, the question is not asked in the same terms. Nhost offers an AI assistant with access to the GraphQL schema, but not an NL2SQL endpoint exposed to your end users with a documented security contract. See our complete definition of NL2SQL and our article on securing against SQL injection generated by an LLM.
मूल पीजीवेक्टर, संचालित करने के लिए अलग वेक्टर आधार के बिना
ऑराबेस पीजीवेक्टर को सीधे अपनी पोस्टग्रेज 16 किरायेदार छवि में एम्बेड करता है, एक देशी आरएजी पाइपलाइन के साथ - अंतर्ग्रहण, चंकिंग, एम्बेडिंग, एचएनएसडब्ल्यू इंडेक्स प्रति आयाम वर्ग - दो एपीआई कॉल, ragIngest() और rag()के माध्यम से उजागर होता है। हमारा पूरा RAG पाइपलाइन ट्यूटोरियलदेखें।
कॉन्वेक्स पुन: प्रयोज्य आरएजी और एजेंट घटकों और कॉन्फ़िगर करने योग्य ओपनएआई एम्बेडिंग समर्थन के साथ मजबूत एम्बेडेड वेक्टर खोज प्रदान करता है। Nhost स्वचालित रूप से सिमेंटिक खोज के लिए वेक्टर एम्बेडिंग उत्पन्न करता है और उसका रखरखाव करता है। सभी तीन प्लेटफ़ॉर्म इस आधार को कवर करते हैं - अंतर वेक्टर खोज के बाद क्या आता है, इसमें नहीं, खोज में नहीं।
तीन मूल ग्राहक, सामान्य राउटर नहीं
ऑराबेस मूल रूप से OpenAI, एंथ्रोपिक और जेमिनी को एकीकृत करता है - प्रत्येक aura-aiमें एक समर्पित क्लाइंट के साथ, प्रदाता विफलता की स्थिति में स्वचालित सर्किट ब्रेकर विफलता के साथ। इस अंतर के सटीक विवरण के लिए देशी प्रदाता बनाम OpenAI संगत समापन बिंदु पर हमारा लेख देखें।
तीन एआई दृष्टिकोणों में क्या अंतर है?
| मूल NL2SQL | हाँ - सिंटैक्स ट्री द्वारा मान्य | नहीं (उत्तल, एनएचहोस्ट) |
|---|---|---|
| वेक्टर खोज | मूल पीजीवेक्टर, एचएनएसडब्ल्यू प्रति आयाम | हाँ, दोनों में ठोस |
| खपरैल | मूल, 2 एपीआई कॉल | पुन: प्रयोज्य घटक (उत्तल) |
| डेटाबेस | पोस्टग्रेएसक्यूएल 16 मानक | गैर-एसक्यूएल (उत्तल) / पोस्टग्रेज+हसुरा (एनहोस्ट) |
| मूल एलएलएम प्रदाता | 3 (ओपनएआई, एंथ्रोपिक, जेमिनी) | अप्रलेखित समकक्ष |
कॉन्वेक्स और एनहोस्ट वास्तव में अपनी संबंधित एआई क्षमताओं में निवेश कर रहे हैं - उनकी वेक्टर खोज परिपक्व और प्रलेखित है। मूल NL2SQL, आज तक, इस आधार पर बना हुआ है कि दोनों में से कोई भी सख्त अर्थों में कवर नहीं करता है।