IA nativa no Postgres: NL2SQL, RAG e agentes

O mecanismo NL2SQL do Aurabase valida cada consulta gerada antes da execução: análise AST via sqlparser, uma lista de permissões de função SQL estrita e um limite LIMITE aplicado em cada consulta executada. Esta não é uma chamada LLM irrestrita - é um validador de sintaxe estrito que nega qualquer coisa além de um simples SELECIONAR.

vetor pg 0.8.6 está pré-instalado em cada imagem Postgres de locatário do Aurabase, juntamente com um pipeline de ingestão com novas tentativas automáticas de rede e pesquisa de vetor HNSW em 3 classes de dimensão (768, 1536 e 3072) - bem dentro do limite de 16.000 dimensões do pgvector.

OpenAI, Anthropic (Claude) e Google Gemini dedicaram integrações de clientes nativos dentro da base de código Aurabase. Mistral, Scaleway AI e Ollama permanecem acessíveis por meio de um endpoint compatível com OpenAI — uma distinção operacional importante se sua pilha depende de primitivos de provedor personalizados.

Supabase lançou um conector Claude oficial em fevereiro de 2026, seguido por uma integração ChatGPT. Ambos permitem consultar um banco de dados Supabase a partir de uma interface de chat de terceiros – um padrão de orquestração externo, distintamente diferente de um mecanismo NL2SQL incorporado diretamente no próprio backend. Veja também nosso comparação abrangente entre Aurabase e Supabase.

Três proteções de segurança se aplicam antes de qualquer execução: validação de sintaxe estrita (somente SELECT, lista de permissões de funções), limite de resultado limitado via LIMIT e isolamento do esquema de destino apenas para o projeto de chamada. O esquema introspectado nunca é fornecido pelo cliente — ele se origina do banco de dados do projeto, a única fonte autorizada.

Agentes construídos com estruturas como LangChain ou LlamaIndex podem chamar endpoints REST do Aurabase — NL2SQL, RAG, consultas de banco de dados — como ferramentas nativas invocadas a partir de seu próprio loop de chamada de função. O NL2SQL desempenha um papel preciso: transformar a subconsulta do agente em SQL validado e seguro, em vez de conceder ao agente a execução SQL irrestrita.

// 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 }
}