PRODEgemen Avrupa BaaS platformuKontrol Panelini Aç →

yapay zeka

Verilerinizi zaten bilen yapay zeka.

Kendi PostgreSQL'inizde depolanan vektörlerle veritabanınızla aynı SDK'da SQL'de sohbet edin, ekleme yapın, alın ve doğal dili kullanın.

5
Yapay zeka özellikleri tek SDK'da
SSE
belirteç akışı
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)

Neler dahil?

Bir yapay zeka özelliği sunmak için gereken her şey. İkinci bir arka uç olmadan.

Sohbet

Sohbet tamamlamaları

Seçtiğiniz model ve sıcaklıkla mesaj gönderin ve yanıt alın.

Akış

Jeton akışı

Belirteçleri geldiklerinde okuyun ve akışı AbortSignal ile iptal edin.

Kullanım

Her cevapta jeton kullanımı

Yanıtlar, girdi, çıktı ve akıl yürütme belirteçlerini ve bir yanıtın ne zaman yarıda kesildiğini gösteren bitiş nedenini rapor eder.

Gömmeler

Gömmeler

Metni vektörlere dönüştürün ve verilerinizin yanında saklayın.

Bilgi

Dahili RAG

İçeriği alın, ardından sorular sorun ve kaynaklarıyla yanıtlar alın.

Külliyat

Yönetebileceğiniz ad alanları

Projenizin oluşturduğu derlemleri listeleyin, yeniden indeksleyin ve silin.

Ara

Anlamsal arama

Sonuç sayısı ve benzerlik eşiğiyle içeriği anlama göre bulun.

Veri

SQL'e doğal dil

Basit kelimelerle bir soru sorun. Sunucu gerçek şemanızı okur ve SQL'in döndürdüğü satırları kapatır.

Depolama

Kendi veritabanınızdaki vektörler

Gömmeler projenizin pgvector ile birlikte gelen PostgreSQL'inde bulunur.

Nasıl çalışır?

İçerikten cevaba.

  1. 1

    Al

    İçeriğinizi ragIngest ile bir ad alanına gönderin.

  2. 2

    Göm

    Aurabase bunu veritabanınızda saklanan vektörlere dönüştürür.

  3. 3

    Sor

    Rag veya SemanticSearch'ü bir soruyla çağırın.

  4. 4

    Cevap

    Kaynaklarıyla yanıt alın veya chatStream ile belirteçleri yayınlayın.

REST API'si

Düz HTTP'yi mi tercih ediyorsunuz? Hepsi burada.

SDK bu yollar üzerinde ince bir katmandır. Her istekle birlikte projenizin API anahtarını gönderin.

YöntemUç noktaAçıklama
POST/v1/ai/chatTam bir sohbet yanıtı alın.
POST/v1/ai/chat/streamBir sohbet yanıtını sunucu tarafından gönderilen etkinlikler olarak yayınlayın.
POST/v1/ai/embedBir metin için bir yerleştirme oluşturun.
POST/v1/ai/rag/ingestRAG ad alanına içerik ekleyin.
POST/v1/ai/rag/queryKaynaklarla birlikte bir ad alanından bir soruyu yanıtlayın.
GET/v1/ai/rag/namespacesRAG ad alanlarını listeleyin.
POST/v1/ai/rag/{namespace}/reindexYerleştirme değişikliğinden sonra ad alanını yeniden dizinleyin.
DELETE/v1/ai/rag/{namespace}Bir ad alanını ve belgelerini silin.
GET/v1/ai/searchBir ad alanını anlama göre arayın.
POST/v1/ai/nl2sqlVeritabanınız için bir soruyu SQL'e dönüştürün.

Sorular

Bunu bilmek güzel.

Yanıtları kullanıcılarıma aktarabilir miyim?+
Yes. chatStream() returns an async iterable of tokens, and the last chunk carries the finish reason and token usage.
Bir bilgi tabanını nasıl oluşturabilirim?+
Call ragIngest() with a namespace and some content. The namespace is created on the first ingest. Then use rag() to ask questions.
SQL'in doğal dili şemamı nasıl biliyor?+
Sunucu bunu projenizin veritabanından okur. Kendiniz bir şema gönderemezsiniz. Oluşturulan SQL, varsayılan olarak 100, en fazla 1.000 satırla sınırlıdır.
Model araçları veya işlevleri çağırabilir mi?+
Henüz değil. Araç ve işlev çağrısı desteklenmez.
Gömme modelini değiştirdikten sonra yeniden indeksleyebilir miyim?+
Yes. reindexNamespace() rebuilds a namespace, and deleteNamespace() removes it with its documents.
Talep başına ücret alıyor muyum?+
Hiçbir maliyet rakamı döndürülmez. Her yanıt, belirteç kullanımını bildirir; böylece kendi yanıtınızı hesaplayabilirsiniz.

Yapay zeka eklemeye hazır mısınız?

İlk yapay zeka özelliğinizi bugün gönderin.

Yapay zeka her projeye dahil edilir. Kredi kartı gerekmez.