Postgres의 기본 AI: NL2SQL, RAG 및 에이전트

Aurabase의 NL2SQL 엔진은 실행 전에 생성된 모든 쿼리를 검증합니다. SQL파서, 엄격한 SQL 함수 허용 목록 및 제한된 한도 실행된 모든 쿼리에 적용됩니다. 이는 제한되지 않은 LLM 호출이 아닙니다. 단순한 구문 이상의 모든 것을 거부하는 엄격한 구문 유효성 검사기입니다. 선택.

pg벡터 0.8.6은 모든 Aurabase 테넌트 Postgres 이미지에 사전 설치되어 있으며 자동 네트워크 재시도 및 3차원 클래스(768, 1536 및 3072)에 대한 HNSW 벡터 검색 기능을 갖춘 수집 파이프라인과 결합되어 있습니다. 이는 pgVector의 16,000차원 제한 내에 있습니다.

OpenAI, Anthropic(Claude) 및 Google Gemini는 Aurabase 코드베이스 내에 전용 네이티브 클라이언트 통합을 갖추고 있습니다. Mistral, Scaleway AI 및 Ollama는 OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 계속 액세스할 수 있습니다. 이는 스택이 맞춤형 공급자 기본 요소에 의존하는 경우 중요한 운영상의 차이점입니다.

Supabase는 2026년 2월 공식 Claude 커넥터를 출시한 후 ChatGPT 통합을 출시했습니다. 두 가지 모두 타사 채팅 인터페이스에서 Supabase 데이터베이스를 쿼리할 수 있습니다. 이는 백엔드 자체에 직접 내장된 NL2SQL 엔진과는 완전히 다른 외부 오케스트레이션 패턴입니다. 우리의 포괄적인 Aurabase와 Supabase 비교.

실행 전에 세 가지 안전 가드레일, 즉 엄격한 구문 유효성 검사(SELECT 전용, 함수 허용 목록), LIMIT를 통한 제한된 결과 제한, 호출 프로젝트에만 대상 스키마 격리 등 세 가지 안전 가드레일이 적용됩니다. 자체 검사된 스키마는 클라이언트에 의해 제공되지 않습니다. 이는 유일한 권위 있는 소스인 프로젝트 데이터베이스에서 시작됩니다.

LangChain 또는 LlamaIndex와 같은 프레임워크로 구축된 에이전트는 자체 함수 호출 루프에서 호출되는 기본 도구로 Aurabase REST 엔드포인트(NL2SQL, RAG, 데이터베이스 쿼리)를 호출할 수 있습니다. NL2SQL은 에이전트에 무제한 SQL 실행을 허용하는 대신 에이전트의 하위 쿼리를 검증되고 안전한 SQL로 변환하는 정확한 역할을 수행합니다.

// 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 }
}