Convex, Nhost wyszukiwanie wektorów vs Aurabase NL2SQL

Ten tekst w języku angielskim został wygenerowany automatycznie na podstawie francuskiego oryginału i nie był jeszcze recenzowany.

Ta strona została przetłumaczona automatycznie. Wersja angielska jest miarodajna.

Najważniejsze

Aurabase: natywny pgvector (3 klasy wymiarowe 768/1536/3072), RAG zintegrowany poprzez ragIngest()/rag(), a przede wszystkim natywny punkt końcowy NL2SQL zatwierdzony przez drzewo syntaktyczne. Convex i Nhost oferują wyszukiwanie wektorów bryłowych — ale żadne z nich nie oferuje natywnego NL2SQL w ścisłym tego słowa znaczeniu: tłumaczenie pytania w języku naturalnym na zweryfikowane, ograniczone zapytanie SQL, wykonywane jako tylko do odczytu.

Natywny NL2SQL

Wyróżnik, którego nie obejmuje żaden z konkurentów

Punkt końcowy Aurabase NL2SQL sprawdza każde zapytanie wygenerowane przez LLM za pomocą drzewa składni (skrzynia sqlparser): tylko SELECT, lista autoryzowanych funkcji, domyślnie ograniczony LIMIT i jawne odrzucenie pól schematu, które klient próbowałby przejąć. To nie jest złącze montowane na górze backendu — jest to weryfikowane w kodzie aura-ai.

Convex nie ma odpowiednika — jego baza danych nie jest SQL, pytanie nie jest zadawane w ten sam sposób. Nhost oferuje asystenta AI z dostępem do schematu GraphQL, ale nie do punktu końcowego NL2SQL udostępnianego użytkownikom końcowym z udokumentowaną umową bezpieczeństwa. Zobacz naszą pełną definicję NL2SQL i nasz artykuł na temat zabezpieczania przed iniekcją SQL generowaną przez LLM.

Wyszukiwanie wektorów

natywny pgvector, bez oddzielnej bazy wektorów do obsługi

Aurabase osadza pgvector bezpośrednio w obrazie dzierżawy Postgres 16, z natywnym potokiem RAG — pozyskiwanie, fragmentowanie, osadzanie, indeks HNSW na klasę wymiaru — udostępniane za pośrednictwem dwóch wywołań API, ragIngest() i rag(). Zobacz nasz kompletny samouczek dotyczący potoku RAG.

Convex oferuje niezawodne, wbudowane wyszukiwanie wektorów, z komponentami RAG i agentów wielokrotnego użytku oraz konfigurowalną obsługą osadzania OpenAI. Nhost automatycznie generuje i utrzymuje osadzanie wektorów na potrzeby wyszukiwania semantycznego. Wszystkie trzy platformy obsługują ten obszar — różnica polega na tym, co następuje po wyszukiwaniu wektorowym, a nie na samym wyszukiwaniu.

Dostawcy LLM

Trzech klientów natywnych, a nie ogólny router

Aurabase natywnie integruje OpenAI, Anthropic i Gemini — każdy z dedykowanym klientem w aura-ai, z automatycznym przełączaniem awaryjnym wyłącznika w przypadku awarii dostawcy. Dokładne szczegóły tego rozróżnienia znajdziesz w naszym artykule na temat dostawców natywnych i punktów końcowych zgodnych z OpenAI.

Przegląd

Co wyróżnia trzy podejścia AI

Natywny NL2SQL	Tak — potwierdzone przez drzewo składni	Nie (wypukły, Nhost)
Wyszukiwanie wektorów	natywny pgvector, HNSW na wymiar	Tak, solidnie w obu przypadkach
SZMATA	Natywny, 2 wywołania API	Elementy wielokrotnego użytku (wypukłe)
Baza danych	Standard PostgreSQL 16	Non-SQL (wypukły) / Postgres+Hasura (Nhost)
Rodzimi dostawcy LLM	3 (OpenAI, Anthropic, Gemini)	Nieudokumentowany odpowiednik

Bez drwiącego tonu, potwierdzony fakt

Convex i Nhost naprawdę inwestują w swoje możliwości w zakresie sztucznej inteligencji — ich wyszukiwanie wektorów jest dojrzałe i udokumentowane. Natywny NL2SQL do dziś twierdzi, że żaden z tych dwóch nie obejmuje w ścisłym tego słowa znaczeniu.

Często zadawane pytania

Często zadawane pytania

Czy Convex oferuje natywny NL2SQL?+

Nie. Convex udostępnia komponenty RAG/Agent do wielokrotnego użytku, ale jego baza danych nie jest bazą danych SQL — nie ma odpowiednika NL2SQL w sensie pytania w języku naturalnym przetłumaczonego na zweryfikowane zapytanie SQL.

Czy Nhost oferuje natywny NL2SQL?+

Nie. Nhost oferuje asystenta AI z dostępem do schematu GraphQL i automatycznie generowanym osadzeniem wektorów, ale nie zapewnia natywnego punktu końcowego NL2SQL udostępnianego użytkownikom końcowym z udokumentowaną umową bezpieczeństwa.

Co sprawia, że NL2SQL Aurabase jest natywny, a nie dodany łącznik?+

Walidacja odbywa się za pomocą drzewa składni bezpośrednio w aura-ai, ze ścisłym ograniczeniem do zapytań SELECT, ograniczonym LIMIT i odrzuceniem pól schematu przywłaszczonych przez klienta — weryfikowane w kodzie, a nie wywołanie usługi innej firmy zamontowanej na backendie.