L'essenziale
Aurabase: pgctor nativo (3 classi dimensionali 768/1536/3072), RAG integrato tramite ragIngest()/rag()e soprattutto un endpoint NL2SQL nativo convalidato dall'albero sintattico. Convex e Nhost offrono entrambi una solida ricerca vettoriale, ma nessuno dei due mostra NL2SQL nativo in senso stretto: tradurre una domanda in linguaggio naturale in una query SQL convalidata e limitata, eseguita in sola lettura.
Il differenziatore che nessuno dei due concorrenti copre
L'endpoint Aurabase NL2SQL convalida ogni query generata da un LLM tramite un albero di sintassi (crate sqlparser): solo SELECT, un elenco di funzioni autorizzate, un LIMIT limitato per impostazione predefinita e un rifiuto esplicito dei campi dello schema che il client tenterà di usurpare. Questo non è un connettore assemblato sul backend: questo è verificato nel codice aura-ai.
Convex non ha equivalenti: il suo database non è SQL, la domanda non viene posta negli stessi termini. Nhost offre un assistente AI con accesso allo schema GraphQL, ma non un endpoint NL2SQL esposto ai tuoi utenti finali con un contratto di sicurezza documentato. Consulta la nostra definizione completa di NL2SQL e il nostro articolo sulla protezione contro l'iniezione SQL generata da un LLM.
pgvettoriale nativo, senza base vettoriale separata per funzionare
Aurabase incorpora pgvector direttamente nella sua immagine tenant Postgres 16, con una pipeline RAG nativa - ingestione, suddivisione, incorporamenti, indice HNSW per classe di dimensione - esposta tramite due chiamate API, ragIngest() e rag(). Guarda il nostro tutorial completo sulla pipeline RAG.
Convex offre una solida ricerca vettoriale incorporata, con componenti RAG e agenti riutilizzabili e supporto per incorporamenti OpenAI configurabile. Nhost genera e mantiene automaticamente gli incorporamenti di vettori per la ricerca semantica. Tutte e tre le piattaforme coprono questo terreno: la differenza sta in ciò che viene dopo la ricerca vettoriale, non nella ricerca stessa.
Tre client nativi, non un router generico
Aurabase integra nativamente OpenAI, Anthropic e Gemini, ciascuno con un client dedicato in aura-ai, con failover automatico dell'interruttore in caso di guasto del provider. Consulta il nostro articolo sui provider nativi rispetto agli endpoint compatibili con OpenAI per i dettagli esatti di questa distinzione.
Cosa distingue i tre approcci AI
| NL2SQL nativo | Sì: convalidato dall'albero della sintassi | No (Convesso, Nhost) |
|---|---|---|
| Ricerca vettoriale | pgvettore nativo, HNSW per dimensione | Sì, solido in entrambi |
| RAG | Nativo, 2 chiamate API | Componenti riutilizzabili (convesso) |
| Banca dati | Standard PostgreSQL16 | Non SQL (convesso)/Postgres+Hasura (Nhost) |
| Fornitori LLM nativi | 3 (OpenAI, Antropico, Gemelli) | Equivalente non documentato |
Convex e Nhost stanno davvero investendo nelle rispettive capacità di intelligenza artificiale: la loro ricerca vettoriale è matura e documentata. NL2SQL nativo rimane, fino ad oggi, un terreno che nessuno dei due copre in senso stretto.