ऐ

AI जो आपके डेटा को पहले से ही जानता है।

आपके डेटाबेस के समान SDK में SQL में चैट, एम्बेडिंग, पुनर्प्राप्ति और प्राकृतिक भाषा, आपके अपने PostgreSQL में संग्रहीत वैक्टर के साथ।

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5: एक SDK में AI सुविधाएँ
SSE: टोकन स्ट्रीमिंग

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)

क्या शामिल है

एआई सुविधा शिप करने के लिए सब कुछ। बिना दूसरे बैकएंड के.

बात करना

चैट पूर्णता

संदेश भेजें और अपने द्वारा चुने गए मॉडल और तापमान के साथ उत्तर प्राप्त करें।

स्ट्रीमिंग

टोकन स्ट्रीमिंग

टोकन आते ही पढ़ें, और एबॉर्टसिग्नल के साथ स्ट्रीम को रद्द करें।

प्रयोग

प्रत्येक उत्तर में टोकन का उपयोग

प्रतिक्रियाएँ इनपुट, आउटपुट और रीज़निंग टोकन और एक अंतिम कारण की रिपोर्ट करती हैं जो दिखाता है कि कोई उत्तर कब छोटा किया गया था।

एंबेडिंग

टेक्स्ट को वेक्टर में बदलें और उन्हें अपने डेटा के बगल में संग्रहीत करें।

ज्ञान

अंतर्निहित आरएजी

सामग्री ग्रहण करें, फिर प्रश्न पूछें और उनके स्रोतों से उत्तर प्राप्त करें।

कोर्पस

नामस्थान जिन्हें आप प्रबंधित कर सकते हैं

आपके प्रोजेक्ट द्वारा बनाए गए कॉर्पोरा को सूचीबद्ध करें, पुनः अनुक्रमित करें और हटाएं।

खोज

शब्दार्थ खोज

परिणाम संख्या और समानता सीमा के साथ, अर्थ के आधार पर सामग्री ढूंढें।

डेटा

SQL के लिए प्राकृतिक भाषा

स्पष्ट शब्दों में प्रश्न पूछें. सर्वर आपकी वास्तविक स्कीमा को पढ़ता है और SQL द्वारा लौटाई गई पंक्तियों को कैप करता है।

भंडारण

आपके अपने डेटाबेस में वेक्टर

एंबेडिंग आपके प्रोजेक्ट के PostgreSQL में रहती है, जो pgvector के साथ आती है।

यह काम किस प्रकार करता है

सामग्री से उत्तर तक.

1
निगलना
अपनी सामग्री को ragIngest वाले नामस्थान पर भेजें।
2
एम्बेड
ऑराबेस इसे आपके डेटाबेस में संग्रहीत वैक्टर में बदल देता है।
3
पूछना
प्रश्न के लिए रैग या सिमेंटिकसर्च को कॉल करें।
4
उत्तर
इसके स्रोतों से उत्तर प्राप्त करें, या चैटस्ट्रीम से टोकन स्ट्रीम करें।

बाकी एपीआई

सादे HTTP को प्राथमिकता दें? यह सब यहाँ है

SDK इन मार्गों पर एक पतली परत है। प्रत्येक अनुरोध के साथ अपने प्रोजेक्ट की एपीआई कुंजी भेजें।

तरीका	endpoint	विवरण
POST	`/v1/ai/chat`	संपूर्ण चैट उत्तर प्राप्त करें.
POST	`/v1/ai/chat/stream`	चैट उत्तर को सर्वर द्वारा भेजे गए ईवेंट के रूप में स्ट्रीम करें।
POST	`/v1/ai/embed`	किसी टेक्स्ट के लिए एम्बेडिंग बनाएं.
POST	`/v1/ai/rag/ingest`	RAG नामस्थान में सामग्री जोड़ें।
POST	`/v1/ai/rag/query`	स्रोतों के साथ, नामस्थान से किसी प्रश्न का उत्तर दें।
GET	`/v1/ai/rag/namespaces`	RAG नामस्थानों की सूची बनाएं.
POST	`/v1/ai/rag/{namespace}/reindex`	एम्बेडिंग परिवर्तन के बाद नामस्थान को पुनः अनुक्रमित करें।
DELETE	`/v1/ai/rag/{namespace}`	एक नामस्थान और उसके दस्तावेज़ हटाएँ.
GET	`/v1/ai/search`	अर्थ के आधार पर नामस्थान खोजें.
POST	`/v1/ai/nl2sql`	अपने डेटाबेस के लिए किसी प्रश्न को SQL में बदलें।

प्रश्न

जानकर अच्छा लगा।

क्या मैं अपने उपयोगकर्ताओं के उत्तर स्ट्रीम कर सकता हूँ?+

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

मैं ज्ञान का आधार कैसे बनाऊं?+

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

SQL की प्राकृतिक भाषा मेरी स्कीमा को कैसे जानती है?+

सर्वर इसे आपके प्रोजेक्ट के डेटाबेस से पढ़ता है। आप स्वयं स्कीमा नहीं भेज सकते. जेनरेट किया गया SQL डिफ़ॉल्ट रूप से 100 पंक्तियों और अधिकतम 1,000 तक सीमित है।

क्या मॉडल टूल या फ़ंक्शंस को कॉल कर सकता है?+

अभी तक नहीं। टूल और फ़ंक्शन कॉलिंग समर्थित नहीं है.

क्या मैं एम्बेडिंग मॉडल को बदलने के बाद पुनः अनुक्रमित कर सकता हूँ?+

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

क्या मुझे प्रति अनुरोध लागत मिलेगी?+

कोई लागत आंकड़ा वापस नहीं किया गया है. प्रत्येक उत्तर अपने टोकन उपयोग की रिपोर्ट करता है, ताकि आप स्वयं गणना कर सकें।

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