PRODСуверенная европейская платформа BaaSОткрыть панель управления →

Родной ИИ

Нативный искусственный интеллект в Postgres: NL2SQL, RAG и агенты

NL2SQL и RAG встроены непосредственно в серверную часть Aurabase, а не добавляются внешние соединители в последнюю очередь. Подробно разбираем, что означает «родной», возможность за возможностью.

Ключевые выводы

Aurabase встраивает НЛ2SQL (естественный язык для SQL, проверенный и ограниченный) и ТРЯПКА (поиск pgvector, встраивания HNSW) непосредственно в серверную часть, с 3 местных провайдера LLM (OpenAI, Anthropic/Claude, Gemini). Mistral, Scaleway AI и Ollama остаются доступными через конечную точку, совместимую с OpenAI, а не через специальный собственный клиент.

#
Естественный язык в SQL

NL2SQL — приглашение на естественном языке, безопасный вывод SQL.

Механизм NL2SQL Aurabase проверяет каждый сгенерированный запрос перед выполнением: анализ AST с помощью sqlparser, строгий список разрешенных функций SQL и ограниченный ПРЕДЕЛ применяется при каждом выполненном запросе. Это не неограниченный вызов LLM — это строгий синтаксический валидатор, который отрицает все, кроме простого вызова. ВЫБИРАТЬ.

01
Быстрый
Natural language query, e.g. "Monthly revenue by tier"
02
Родной LLM
OpenAI, Anthropic, or Gemini translates into SQL
03
АСТ-проверка
sqlparser: SELECT only, function allowlist
04
Ограниченный ПРЕДЕЛ
Configurable ceiling, never silently uncapped
05
Исполнение
Read-only, schema-isolated per project

Валидатор явно отклоняет предложения CTE/WITH, подзапросы, операторы UNION, функции, не внесенные в белый список (считать, сумма, среднее, мин, Макс, ниже, верхний, сливаться, date_trunc, сейчас) и любой доступ к системному каталогу. Максимальное количество строк настраивается на стороне сервера и может быть ограничено для каждого запроса — оно никогда не выходит за пределы ограничения клиента.

#
Векторный поиск

Нативный RAG и pgvector — отсутствие внешних зависимостей

pgvector Версия 0.8.6 предварительно установлена ​​в каждом образе Postgres клиента Aurabase в сочетании с конвейером приема, обеспечивающим автоматические повторные попытки сети и векторный поиск HNSW по 3-м классам измерений (768, 1536 и 3072) — что вполне соответствует пределу pgvector в 16 000 измерений.

01
Проглатывание
Project documents with automated network retries
02
Вложения
768 / 1536 / 3072 dimensions matching the model
03
хранилище pgvector
Built directly into tenant Postgres image
04
HNSW Поиск
Ultra-fast approximate vector similarity search
05
Контекст LLM
Relevant document passages injected into prompt

Никаких дополнительных действий по «установке» pgvector: расширение встроено в стандартный образ клиента. Сам конвейер приема представляет собой возможность уровня приложения, встроенную непосредственно в Aurabase.

Хранилище структурировано по пространству имен: каждый принятый документ (POST /v1/ai/ /rag/ingest) разбивается на части, внедряется и сопоставляется с соответствующим столбцом векторного измерения. Конечная точка запроса (POST /v1/ai/ /rag/query) сочетает поиск и генерацию; выделенная конечная точка (ПОЛУЧИТЬ /v1/ai/ /поиск) самостоятельно предоставляет поиск по сходству векторов, не вызывая вызова LLM. Переключение моделей внедрения никогда не повредит ваш набор данных: пространство имен можно переиндексировать (POST /v1/ai/ /rag/ /reindex) по новой модели без перезагрузки документов.

Технические нюансы редко документируются где-либо еще: HNSW не может индексировать стандарт pgvector за пределами 2000 измерений. вектор тип. Для измерений 3072 Aurabase автоматически использует полувек(3072) (пониженная точность, индексируемость), а не незаметно превращать запросы в полное сканирование таблицы. По умолчанию поиск возвращает 5 отрывков (top_k) выше порога сходства 0,3 — оба параметра могут быть переопределены для каждого запроса.

#
Поставщики LLM

3 родных провайдера, и что исключает «родной»

OpenAI, Anthropic (Claude) и Google Gemini имеют специальную интеграцию собственных клиентов внутри кодовой базы Aurabase. Mistral, Scaleway AI и Ollama остаются доступными через конечную точку, совместимую с OpenAI, что является важным эксплуатационным отличием, если ваш стек опирается на специальные примитивы поставщика.

ПоставщикИнтеграцияВлияние
ОпенАИDedicated native clientDirect project API key configuration
Антропный (Клод)Dedicated native clientDirect project API key configuration
Гугл БлизнецыDedicated native clientDirect project API key configuration
МистральOpenAI-compatible endpointFunctional via standard endpoint, without custom client
Чешуйчатый ИИOpenAI-compatible endpointFunctional via standard endpoint, without custom client
Оллама (самостоятельное размещение)OpenAI-compatible endpointИдеально подходит для местных LLM или локальных развертываний
#
Сравнение

Почему Supabase делает ставку на коннекторы, а не на собственный NL2SQL

Supabase выпустила официальный соединитель Claude в феврале 2026 года, после чего последовала интеграция ChatGPT. Оба позволяют запрашивать базу данных Supabase из стороннего интерфейса чата — шаблон внешней оркестровки, заметно отличающийся от механизма NL2SQL, встроенного непосредственно в сам бэкэнд. Смотрите также наш всестороннее сравнение Aurabase и Supabase.

#
Безопасность

Что мешает LLM выполнять произвольные или деструктивные запросы

Перед любым выполнением применяются три меры безопасности: строгая проверка синтаксиса (только SELECT, список разрешенных функций), ограничение ограниченного результата через LIMIT и изоляция целевой схемы только от вызывающего проекта. Интроспективная схема никогда не предоставляется клиентом — она берет свое начало из базы данных проекта, единственного авторитетного источника.

Строгий доступ только для чтения
Валидатор принимает только ВЫБИРАТЬ запросы. Любая попытка ВСТАВЛЯТЬ, ОБНОВЛЯТЬ, УДАЛИТЬ, УРОНИТЬ, СОЗДАВАТЬ, или ИЗМЕНИТЬ испускаемый моделью, отклоняется на уровне AST — перед выполнением, а не просто с помощью инструкции подсказки.

Помимо ограничений только SELECT, валидатор также блокирует CTE/WITH, подзапросы, операторы UNION/INTERSECT/EXCEPT, функции с табличным значением (генерировать_серию, pg_sleep…), оконные функции, долларовые кавычки и предложения блокировки (ДЛЯ ОБНОВЛЕНИЯ). Тщательная проверка безопасности охватывает все абстрактное синтаксическое дерево, включая DISTINCT ON, OFFSET, FETCH и агрегатные предложения, гарантируя, что никакая запрещенная функция не проскользнет через непроверенный узел AST.

#
Агенты

Агенты ИИ на Postgres — вызов функций, а не неограниченный SQL

Агенты, созданные с использованием таких платформ, как LangChain или LlamaIndex, могут вызывать конечные точки REST Aurabase — NL2SQL, RAG, запросы к базе данных — как собственные инструменты, вызываемые из их собственного цикла вызова функций. NL2SQL играет конкретную роль: преобразует подзапрос агента в проверенный и безопасный SQL, а не предоставляет агенту неограниченное выполнение SQL.

На практике инструмент, предоставляемый агенту, оборачивает стандартный HTTP-вызов к конечной точке NL2SQL — SDK выполняет запрос без необходимости использования пользовательских плагинов платформы:

tools/nl2sql-tool.ts
TYPESCRIPT
// 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 }
}
Прямая интеграция HTTP API
Aurabase легко интегрируется через стандартные конечные точки HTTP API и TypeScript SDK, обеспечивая предсказуемую производительность без использования нескольких уровней абстракции.
#
Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Может ли NL2SQL изменять данные (ОБНОВЛЕНИЕ, УДАЛЕНИЕ)?+
Нет. Валидатор AST разрешает только запросы SELECT: любой оператор INSERT, UPDATE, DELETE, DROP, CREATE или ALTER, созданный моделью, отклоняется на уровне синтаксического дерева перед выполнением, а не просто с помощью инструкций подсказки.
Достаточно ли pgvector или требуется специальная база данных векторов?+
Согласно отраслевым тестам, pgvector соответствует или превосходит выделенные векторные хранилища с объемом менее 10 миллионов векторов; расхождение становится значительным только после 50 миллионов векторов. Для подавляющего большинства рабочих нагрузок приложений RAG встроенный pgvector обеспечивает превосходную производительность и согласованность транзакций без использования отдельного кластера.
Готов ли сервер Aurabase MCP к работе с автономными агентами ИИ?+
Да. Сервер Aurabase MCP построен непосредственно на стандартном протоколе JSON-RPC поверх SSE и stdio, со встроенным анализом схемы, параметризованными запросами и строгой изоляцией клиентов на уровне строк.

СДЕЛАЙТЕ СЛЕДУЮЩИЙ ШАГ

Подключите NL2SQL и собственный RAG напрямую к вашей базе данных Postgres.

Никакого стороннего вмешательства, встроенное непосредственно в серверную часть.

Кредитная карта не требуется · 500 МБ бесплатно · 50 000 MAU