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IA

IA que já conhece seus dados.

Chat, embeddings, recuperação e linguagem natural para SQL no mesmo SDK do seu banco de dados, com vetores armazenados em seu próprio PostgreSQL.

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Recursos de IA em um SDK
SSE
streaming de tokens
ai.tsTS
import { createClient } from '@aurabase/aurabase-js'
const aura = createClient(
'https://my-project.aurabase.cloud',
'aura_anon_xxx',
)
const { data, error } = await aura.ai.chat(
[{ role: 'user', content: 'Summarize this text in one sentence.' }],
{ model: 'gpt-4o-mini', temperature: 0.2, max_tokens: 200 },
)
if (error) throw error
console.log(data?.content)

O que está incluído

Tudo para enviar um recurso de IA. Sem um segundo back-end.

Bate-papo

Conclusões de bate-papo

Envie mensagens e receba uma resposta, com o modelo e temperatura que você escolher.

Transmissão

Transmissão de tokens

Leia os tokens conforme eles chegam e cancele o stream com um AbortSignal.

Uso

Uso de token em todas as respostas

As respostas relatam tokens de entrada, saída e raciocínio, além de um motivo final que mostra quando uma resposta foi interrompida.

Incorporações

Incorporações

Transforme texto em vetores e armazene-os próximo aos seus dados.

Conhecimento

RAG integrado

Ingira conteúdo, faça perguntas e obtenha respostas com suas fontes.

Corpus

Namespaces que você pode gerenciar

Liste, reindexe e exclua os corpora que seu projeto construiu.

Pesquisar

Pesquisa semântica

Encontre conteúdo por significado, com uma contagem de resultados e um limite de similaridade.

Dados

Linguagem natural para SQL

Faça uma pergunta em palavras simples. O servidor lê seu esquema real e limita as linhas que o SQL retorna.

Armazenamento

Vetores em seu próprio banco de dados

Os embeddings residem no PostgreSQL do seu projeto, que acompanha o pgvector.

Como funciona

Do conteúdo a uma resposta.

  1. 1

    Ingerir

    Envie seu conteúdo para um namespace com ragIngest.

  2. 2

    Incorporar

    Aurabase transforma isso em vetores armazenados em seu banco de dados.

  3. 3

    Pergunte

    Chame rag ou semanticSearch com uma pergunta.

  4. 4

    Resposta

    Obtenha a resposta com suas fontes ou transmita tokens com chatStream.

API REST

Prefere HTTP simples? Está tudo aqui.

O SDK é uma camada fina sobre essas rotas. Envie a chave API do seu projeto com cada solicitação.

MétodoPonto finalDescrição
POST/v1/ai/chatObtenha uma resposta completa no chat.
POST/v1/ai/chat/streamTransmita uma resposta de chat como eventos enviados pelo servidor.
POST/v1/ai/embedCrie uma incorporação para um texto.
POST/v1/ai/rag/ingestAdicione conteúdo a um namespace RAG.
POST/v1/ai/rag/queryResponda a uma pergunta de um namespace, com fontes.
GET/v1/ai/rag/namespacesListar namespaces RAG.
POST/v1/ai/rag/{namespace}/reindexReindexe um namespace após uma alteração de incorporação.
DELETE/v1/ai/rag/{namespace}Exclua um namespace e seus documentos.
GET/v1/ai/searchPesquise um namespace por significado.
POST/v1/ai/nl2sqlTransforme uma pergunta em SQL para seu banco de dados.

Perguntas

É bom saber.

Posso transmitir respostas para meus usuários?+
Yes. chatStream() returns an async iterable of tokens, and the last chunk carries the finish reason and token usage.
Como faço para construir uma base de conhecimento?+
Call ragIngest() with a namespace and some content. The namespace is created on the first ingest. Then use rag() to ask questions.
Como a linguagem natural para SQL conhece meu esquema?+
O servidor lê do banco de dados do seu projeto. Você não pode enviar um esquema sozinho. O SQL gerado é limitado a 100 linhas por padrão e 1.000 no máximo.
O modelo pode chamar ferramentas ou funções?+
Ainda não. A chamada de ferramentas e funções não é suportada.
Posso reindexar depois de alterar o modelo de incorporação?+
Yes. reindexNamespace() rebuilds a namespace, and deleteNamespace() removes it with its documents.
Recebo um custo por solicitação?+
Nenhum valor de custo é retornado. Cada resposta relata seu uso de token, para que você possa calcular o seu próprio.

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