De essentie
Aurabase: native pgvector (3 dimensieklassen 768/1536/3072), RAG geïntegreerd via ragIngest()/rag(), en vooral een native NL2SQL-eindpunt gevalideerd door een syntactische boom. Convex en Nhost bieden beide solide vectorzoekopdrachten, maar geen van beide vertoont native NL2SQL in de strikte zin: een vraag in natuurlijke taal vertalen naar een gevalideerde, begrensde SQL-query, uitgevoerd als alleen-lezen.
De differentiator die geen van beide concurrenten dekt
Het Aurabase NL2SQL-eindpunt valideert elke door een LLM gegenereerde query via een syntaxisboom (krat sqlparser): alleen SELECT, een lijst met geautoriseerde functies, standaard een begrensde LIMIT en een expliciete afwijzing van schemavelden die de client zou proberen toe te eigenen. Dit is geen connector die bovenop de backend is gemonteerd; dit wordt geverifieerd in de aura-ai-code.
Convex heeft geen equivalent: de database is geen SQL, de vraag wordt niet in dezelfde termen gesteld. Nhost biedt een AI-assistent met toegang tot het GraphQL-schema, maar geen NL2SQL-eindpunt dat beschikbaar is voor uw eindgebruikers met een gedocumenteerd beveiligingscontract. Zie onze volledige definitie van NL2SQL en ons artikel over beveiliging tegen SQL-injectie gegenereerd door een LLM.
native pgvector, zonder afzonderlijke vectorbasis om te werken
Aurabase integreert pgvector rechtstreeks in zijn Postgres 16-tenantimage, met een native RAG-pijplijn (opname, chunking, inbedding, HNSW-index per dimensieklasse) die wordt weergegeven via twee API-aanroepen, ragIngest() en rag(). Zie onze volledige RAG-pijplijntutorial.
Convex biedt robuuste, ingebedde vectorzoekopdrachten, met herbruikbare RAG- en Agent-componenten en configureerbare ondersteuning voor OpenAI-inbedding. Nhost genereert en onderhoudt automatisch vectorinsluitingen voor semantisch zoeken. Alle drie de platforms bestrijken dit terrein – het verschil zit in wat er na de vectorzoekopdracht komt, niet in de zoekopdracht zelf.
Drie native clients, geen generieke router
Aurabase integreert native OpenAI, Anthropic en Gemini - elk met een speciale client in aura-ai, met automatische failover van de stroomonderbreker in het geval van een storing van de provider. Zie ons artikel over native providers versus OpenAI-compatibele eindpunten voor de exacte details van dit onderscheid.
Wat onderscheidt de drie AI-benaderingen
| Native NL2SQL | Ja — gevalideerd door syntaxisboom | Nee (convex, Nhost) |
|---|---|---|
| Vector zoeken | native pgvector, HNSW per dimensie | Ja, solide in beide |
| RAG | Native, 2 API-oproepen | Herbruikbare componenten (bol) |
| Database | PostgreSQL 16-standaard | Niet-SQL (convex) / Postgres+Hasura (Nhost) |
| Native LLM-aanbieders | 3 (OpenAI, Antropisch, Gemini) | Ongedocumenteerd equivalent |
Convex en Nhost investeren echt in hun respectievelijke AI-mogelijkheden – hun vectorzoektocht is volwassen en gedocumenteerd. Native NL2SQL blijft tot op de dag van vandaag een grond die geen van beide in strikte zin dekt.