O essencial
Aurabase: pgvector nativo (3 classes de dimensão 768/1536/3072), RAG integrado via ragIngest()/rag(), e acima de tudo um endpoint NL2SQL nativo validado por árvore sintática. Convex e Nhost oferecem pesquisa vetorial sólida - mas nenhum exibe NL2SQL nativo no sentido estrito: traduzindo uma pergunta de linguagem natural em uma consulta SQL limitada e validada, executada como somente leitura.
O diferencial que nenhum concorrente cobre
O endpoint Aurabase NL2SQL valida cada consulta gerada por um LLM por meio de uma árvore de sintaxe (crate sqlparser): apenas SELECT, uma lista de funções autorizadas, um LIMIT limitado por padrão e uma rejeição explícita de campos de esquema que o cliente tentaria usurpar. Este não é um conector montado no topo do backend — isso é verificado no código aura-ai.
Convex não tem equivalente — seu banco de dados não é SQL, a pergunta não é feita nos mesmos termos. Nhost oferece um assistente de IA com acesso ao esquema GraphQL, mas não um endpoint NL2SQL exposto aos usuários finais com um contrato de segurança documentado. Veja nossa definição completa de NL2SQL e nosso artigo sobre proteção contra injeção de SQL gerada por um LLM.
pgvector nativo, sem base vetorial separada para operar
Aurabase incorpora pgvector diretamente em sua imagem de locatário Postgres 16, com um pipeline RAG nativo – ingestão, chunking, embeddings, índice HNSW por classe de dimensão – exposto por meio de duas chamadas de API, ragIngest() e rag(). Consulte nosso tutorial completo do pipeline RAG.
Convex oferece pesquisa vetorial incorporada robusta, com componentes RAG e Agente reutilizáveis e suporte configurável para embeddings OpenAI. O Nhost gera e mantém automaticamente embeddings de vetores para pesquisa semântica. Todas as três plataformas cobrem esse terreno – a diferença está no que vem depois da pesquisa vetorial, não na pesquisa em si.
Três clientes nativos, não um roteador genérico
Aurabase integra nativamente OpenAI, Anthropic e Gemini — cada um com um cliente dedicado em aura-ai, com failover automático de disjuntor em caso de falha do provedor. Consulte nosso artigo sobre provedores nativos versus endpoints compatíveis com OpenAI para obter os detalhes exatos dessa distinção.
O que distingue as três abordagens de IA
| NL2SQL nativo | Sim – validado pela árvore de sintaxe | Não (Convexo, Nhost) |
|---|---|---|
| Pesquisa vetorial | pgvector nativo, HNSW por dimensão | Sim, sólido em ambos |
| pano | Nativo, 2 chamadas de API | Componentes reutilizáveis (convexos) |
| Banco de dados | Padrão PostgreSQL 16 | Não SQL (Convexo) / Postgres+Hasura (Nhost) |
| Provedores nativos de LLM | 3 (OpenAI, Antrópico, Gêmeos) | Equivalente não documentado |
Convex e Nhost estão realmente investindo em suas respectivas capacidades de IA – sua busca vetorial está madura e documentada. O NL2SQL nativo permanece, até hoje, um terreno que nenhum dos dois cobre no sentido estrito.