मूल एआई

पोस्टग्रेज़ पर मूल AI: NL2SQL, RAG और एजेंट

NL2SQL और RAG को सीधे ऑराबेस बैकएंड में बनाया गया है - बाहरी कनेक्टर को बाद में नहीं जोड़ा गया। "मूल" का सटीक अर्थ, क्षमता को क्षमता से तोड़ना।

चाबी छीनना

ऑराबेस एंबेड एनएल2एसक्यूएल (एसक्यूएल के लिए प्राकृतिक भाषा, मान्य और बाध्य) और खपरैल (पीजीवेक्टर खोज, एचएनएसडब्ल्यू एम्बेडिंग) सीधे बैकएंड में, के साथ 3 देशी एलएलएम प्रदाता (ओपनएआई, एंथ्रोपिक/क्लाउड, जेमिनी)। मिस्ट्रल, स्केलवे एआई और ओलामा एक विशिष्ट मूल क्लाइंट के बजाय ओपनएआई-संगत एंडपॉइंट के माध्यम से पहुंच योग्य रहते हैं।

एसक्यूएल के लिए प्राकृतिक भाषा

NL2SQL - एक प्राकृतिक भाषा प्रॉम्प्ट, सुरक्षित SQL आउटपुट

ऑराबेस का NL2SQL इंजन निष्पादन से पहले प्रत्येक उत्पन्न क्वेरी को मान्य करता है: एएसटी पार्सिंग के माध्यम से sqlparser, एक सख्त SQL फ़ंक्शन अनुमति सूची, और एक बाउंडेड आप LIMIT प्रत्येक निष्पादित क्वेरी पर लागू किया गया। यह एक अप्रतिबंधित एलएलएम कॉल नहीं है - यह एक सख्त सिंटैक्स सत्यापनकर्ता है जो एक साधारण से परे किसी भी चीज़ से इनकार करता है चुनना.

01

तत्पर

Natural language query, e.g. "Monthly revenue by tier"

02

देशी एलएलएम

OpenAI, Anthropic, or Gemini translates into SQL

03

एएसटी सत्यापन

sqlparser: SELECT only, function allowlist

04

बंधी हुई सीमा

Configurable ceiling, never silently uncapped

05

कार्यान्वयन

Read-only, schema-isolated per project

सत्यापनकर्ता स्पष्ट रूप से सीटीई/विथ क्लॉज, सबक्वेरीज़, यूनियन स्टेटमेंट, गैर-श्वेतसूचीबद्ध कार्यों को अस्वीकार करता है (गिनती करना, जोड़, औसत, मिन, अधिकतम, निचला, अपर, संगठित होना, दिनांक_ट्रंक, अब), और कोई भी सिस्टम कैटलॉग एक्सेस। पंक्ति छत सर्वर-साइड कॉन्फ़िगर करने योग्य है और इसे प्रति क्वेरी प्रतिबंधित किया जा सकता है - किरायेदार सीमा से आगे कभी भी विस्तारित नहीं किया जा सकता है।

अपना पहला NL2SQL एंडपॉइंट बनाएं (गाइड)पूर्ण तकनीकी दस्तावेज

वेक्टर खोज

नेटिव आरएजी और पीजीवेक्टर - शून्य बाहरी निर्भरता

पीजीवेक्टर प्रत्येक ऑराबेस टेनेंट पोस्टग्रेज़ छवि में 0.8.6 पहले से स्थापित है, जो 3 आयाम वर्गों (768, 1536, और 3072) में स्वचालित नेटवर्क रिट्रीज़ और एचएनएसडब्ल्यू वेक्टर खोज की विशेषता वाली एक अंतर्ग्रहण पाइपलाइन के साथ जुड़ा हुआ है - पीजीवेक्टर की 16,000 आयाम सीमा के भीतर।

01

घूस

Project documents with automated network retries

02

एंबेडिंग

768 / 1536 / 3072 dimensions matching the model

03

पीजीवेक्टर भंडारण

Built directly into tenant Postgres image

04

एचएनएसडब्ल्यू खोज

Ultra-fast approximate vector similarity search

05

एलएलएम संदर्भ

Relevant document passages injected into prompt

पीजीवेक्टर को "इंस्टॉल" करने के लिए कोई अतिरिक्त कदम नहीं: एक्सटेंशन को मानक किरायेदार छवि में बेक किया गया है। अंतर्ग्रहण पाइपलाइन स्वयं एक एप्लिकेशन-स्तरीय क्षमता है जिसे सीधे ऑराबेस में इंजीनियर किया गया है।

भंडारण को नेमस्पेस द्वारा संरचित किया गया है: प्रत्येक अंतर्ग्रहण दस्तावेज़ (पोस्ट /v1/ai/ /रैग/निगलें) मिलान वेक्टर आयाम कॉलम में खंडित, एम्बेडेड और मैप किया गया है। क्वेरी समापन बिंदु (पोस्ट /v1/ai/ /रैग/क्वेरी) पुनर्प्राप्ति और पीढ़ी को जोड़ती है; एक समर्पित समापन बिंदु (/v1/ai/ /खोज प्राप्त करें) एलएलएम कॉल को ट्रिगर किए बिना, वेक्टर समानता खोज को स्वयं उजागर करता है। एम्बेडिंग मॉडल स्विच करने से आपका डेटासेट कभी नहीं टूटता: एक नेमस्पेस को फिर से अनुक्रमित किया जा सकता है (पोस्ट /v1/ai/ /rag/ /reindex) दस्तावेजों को पुनः अपलोड किए बिना एक नए मॉडल के तहत।

तकनीकी बारीकियों को शायद ही कहीं और प्रलेखित किया गया हो: 2,000 आयामों से परे, HNSW पीजीवेक्टर के मानक को अनुक्रमित नहीं कर सकता है वेक्टर प्रकार। 3072 आयामों के लिए, ऑराबेस स्वचालित रूप से लाभ उठाता है हाफवेक(3072) (कम परिशुद्धता, अनुक्रमणिका) पूर्ण तालिका स्कैन में प्रश्नों को चुपचाप कम करने के बजाय। डिफ़ॉल्ट रूप से, पुनर्प्राप्ति 5 मार्ग लौटाती है (शीर्ष_के) 0.3 समानता सीमा से ऊपर - दोनों मापदंडों को प्रति क्वेरी ओवरराइड किया जा सकता है।

एलएलएम प्रदाता

3 मूल प्रदाता, और "मूल" में क्या शामिल नहीं है

ओपनएआई, एंथ्रोपिक (क्लाउड), और गूगल जेमिनी ने ऑराबेस कोडबेस के अंदर समर्पित मूल ग्राहक एकीकरण किया है। मिस्ट्रल, स्केलवे एआई और ओलामा ओपनएआई-संगत एंडपॉइंट के माध्यम से पहुंच योग्य बने रहते हैं - यदि आपका स्टैक बीस्पोक प्रदाता प्राइमेटिव्स पर निर्भर करता है तो यह एक महत्वपूर्ण परिचालन अंतर है।

प्रदाता	एकीकरण	प्रभाव
ओपनएआई	Dedicated native client	Direct project API key configuration
एंथ्रोपिक (क्लाउड)	Dedicated native client	Direct project API key configuration
गूगल जेमिनी	Dedicated native client	Direct project API key configuration
मिस्ट्राल	OpenAI-compatible endpoint	Functional via standard endpoint, without custom client
स्केलवे एआई	OpenAI-compatible endpoint	Functional via standard endpoint, without custom client
ओलामा (स्व-मेज़बान)	OpenAI-compatible endpoint	स्थानीय एलएलएम या ऑन-प्रिमाइसेस तैनाती के लिए आदर्श

तुलना

सुपाबेस नेटिव NL2SQL के बजाय कनेक्टर्स पर दांव क्यों लगाता है

सुपाबेस ने फरवरी 2026 में एक आधिकारिक क्लाउड कनेक्टर लॉन्च किया, जिसके बाद चैटजीपीटी एकीकरण हुआ। दोनों एक तृतीय-पक्ष चैट इंटरफ़ेस से सुपाबेस डेटाबेस को क्वेरी करने की अनुमति देते हैं - एक बाहरी ऑर्केस्ट्रेशन पैटर्न, जो सीधे बैकएंड में एम्बेडेड एनएल2एसक्यूएल इंजन से अलग है। हमारा भी देखें व्यापक ऑराबेस बनाम सुपाबेस तुलना.

सुरक्षा

एलएलएम को मनमाने ढंग से या विनाशकारी प्रश्न चलाने से क्या रोकता है

किसी भी निष्पादन से पहले तीन सुरक्षा रेलिंग लागू होती हैं: सख्त सिंटैक्स सत्यापन (केवल चयन करें, फ़ंक्शन अनुमति सूची), LIMIT के माध्यम से सीमित परिणाम सीमा, और अकेले कॉलिंग प्रोजेक्ट के लिए लक्ष्य स्कीमा का अलगाव। आत्मनिरीक्षणित स्कीमा कभी भी क्लाइंट द्वारा प्रदान नहीं की जाती है - यह प्रोजेक्ट डेटाबेस, एकमात्र आधिकारिक स्रोत से उत्पन्न होती है।

सख्त केवल पढ़ने योग्य पहुंच

सत्यापनकर्ता ही स्वीकार करता है चुनना प्रश्न. कोई भी प्रयास डालना, अद्यतन, मिटाना, बूँद, बनाएं, या ऑल्टर मॉडल द्वारा उत्सर्जित को एएसटी स्तर पर अस्वीकार कर दिया जाता है - निष्पादन से पहले, न कि केवल एक त्वरित निर्देश के माध्यम से।

केवल-चयन प्रतिबंधों से परे, सत्यापनकर्ता CTE/WITH, सबक्वेरीज़, UNION/INTERSECT/EXCEPT स्टेटमेंट्स, टेबल-वैल्यू फ़ंक्शंस को भी ब्लॉक करता है (generate_series, पृष्ठ_नींद...), विंडो फ़ंक्शंस, डॉलर-उद्धरण, और लॉकिंग क्लॉज़ (अद्यतन हेतु). एक संपूर्ण सुरक्षा चाल पूरे अमूर्त सिंटैक्स ट्री को पार करती है - जिसमें DISTINCT ON, OFFSET, FETCH, और समग्र खंड शामिल हैं - यह सुनिश्चित करना कि कोई भी निषिद्ध फ़ंक्शन बिना निरीक्षण वाले एएसटी नोड के माध्यम से फिसल न जाए।

एजेंटों

पोस्टग्रेज पर एआई एजेंट - फ़ंक्शन कॉलिंग, स्वतंत्र एसक्यूएल नहीं

लैंगचेन या लामाइंडेक्स जैसे फ्रेमवर्क के साथ निर्मित एजेंट ऑराबेस रेस्ट एंडपॉइंट्स - एनएल2एसक्यूएल, आरएजी, डेटाबेस क्वेरीज़ - को अपने स्वयं के फ़ंक्शन कॉलिंग लूप से बुलाए गए मूल टूल के रूप में कॉल कर सकते हैं। NL2SQL एक सटीक भूमिका निभाता है: एजेंट की उप-क्वेरी को मान्य, सुरक्षित SQL में बदलना, न कि एजेंट को अप्रतिबंधित SQL निष्पादन प्रदान करना।

व्यवहार में, एजेंट के संपर्क में आने वाला उपकरण एनएल2एसक्यूएल एंडपॉइंट पर एक मानक HTTP कॉल लपेटता है - एसडीके कस्टम फ्रेमवर्क प्लगइन्स की आवश्यकता के बिना अनुरोध निष्पादित करता है:

tools/nl2sql-tool.ts

TYPESCRIPT

// Custom tool called by your agent's function calling loop
export async function nl2sqlTool(question: string) {
  const { data, error } = await aura.ai.nl2sql(question, undefined, { limit: 20 })
  if (error) throw error
  return { sql: data.sql, tables: data.tables }
}

प्रत्यक्ष HTTP एपीआई एकीकरण

ऑराबेस मानक HTTP एपीआई और टाइपस्क्रिप्ट एसडीके एंडपॉइंट के माध्यम से निर्बाध रूप से एकीकृत होता है, जो कई अमूर्त परतों को लपेटे बिना पूर्वानुमानित प्रदर्शन प्रदान करता है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों

क्या NL2SQL डेटा को संशोधित कर सकता है (अद्यतन करें, हटाएं)?+

नहीं, एएसटी सत्यापनकर्ता केवल चुनिंदा प्रश्नों की अनुमति देता है: मॉडल द्वारा उत्पादित किसी भी INSERT, UPDATE, DELETE, DROP, CREATE, या ALTER स्टेटमेंट को निष्पादन से पहले सिंटैक्स ट्री स्तर पर खारिज कर दिया जाता है - न कि केवल त्वरित निर्देशों के माध्यम से।

क्या pgvector पर्याप्त है, या एक समर्पित वेक्टर डेटाबेस की आवश्यकता है?+

उद्योग बेंचमार्क के अनुसार, pgvector लगभग 10 मिलियन वैक्टर से नीचे समर्पित वेक्टर स्टोर से मेल खाता है या बेहतर प्रदर्शन करता है; विचलन केवल 50 मिलियन वैक्टर से अधिक महत्वपूर्ण हो जाता है। अधिकांश एप्लिकेशन RAG वर्कलोड के लिए, मूल pgvector एक अलग क्लस्टर संचालित किए बिना बेहतर प्रदर्शन और लेनदेन स्थिरता प्रदान करता है।

क्या Aurabase MCP सर्वर स्वायत्त AI एजेंटों के लिए उत्पादन के लिए तैयार है?+

हाँ। Aurabase MCP सर्वर सीधे SSE और stdio पर मानक JSON-RPC प्रोटोकॉल पर बनाया गया है, जिसमें मूल स्कीमा आत्मनिरीक्षण, पैरामीटरयुक्त क्वेरीज़ और सख्त पंक्ति-स्तरीय सुरक्षा किरायेदार अलगाव शामिल है।

अगला कदम उठाएं

NL2SQL और नेटिव RAG को सीधे अपने पोस्टग्रेज डेटाबेस से कनेक्ट करें।

शून्य तृतीय-पक्ष प्लंबिंग, सीधे बैकएंड इंजन में निर्मित।

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