A Alternativa ao Supabase Criada Nativamente para IA (Powabase)

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Transcript

00:00:00Isto é o PowerBase. É um banco de dados Postgres, um motor RAG e um criador de fluxos de trabalho agenticos,
00:00:06tudo combinado em um backend unificado. É o backend como serviço definitivo para aplicações web modernas
00:00:12que dependem fortemente de funcionalidades de IA, como bancos de dados vetoriais, pipelines RAG ou fluxos de trabalho agenticos.
00:00:19Então, neste vídeo, vamos analisar o PowerBase, ver como funciona e vamos
00:00:24testá-lo construindo um site de produtos com temática retrô e auxílio de IA. Vai ser muito
00:00:29divertido, então vamos lá. PowerBase.ai, não confundir com PowerBase.com, que eu
00:00:40não sei o que é, é uma nova plataforma de backend como serviço que é realmente uma solução completa
00:00:46para aplicações modernas de IA. Então imagine o seguinte: você está construindo um aplicativo, mas precisa de um banco de dados,
00:00:51talvez até um banco de dados vetorial, e agora decide que quer construir um pipeline RAG com base nos
00:00:57documentos internos da sua organização, e agora talvez queira criar um chatbot de interface que possa responder
00:01:02perguntas com base na sua configuração RAG. Você poderia construir todas essas coisas como serviços isolados,
00:01:08mas fica bagunçado quando você tem que conectar tudo. Você precisa conectar seu banco de dados ao seu RAG,
00:01:13e então construir um fluxo de trabalho agentico para seu chatbot. Tudo fica muito complicado rapidamente.
00:01:19Então, o PowerBase foi feito para facilitar sua vida, fornecendo uma plataforma unificada para todas essas
00:01:24coisas. Porque ele estende a base de código aberto do Supabase, ele usa o Postgres como a única fonte
00:01:30de verdade para absolutamente tudo, e é por isso que você pode usar o PG Vector como seu banco de dados vetorial primário
00:01:36também. E como seus dados relacionais padrão e seus novos embeddings vetoriais vivem dentro do exato
00:01:42mesmo motor Postgres, eles compartilham a mesma segurança transacional ACID. Então, se uma transação
00:01:48de banco de dados for revertida, a atualização vetorial também é. E ele também integra um criador de fluxos
00:01:54de trabalho agenticos diretamente no mesmo backend, dando a você uma tela visual baseada em nós diretamente no seu
00:02:00painel de controle. Isso permite que você mapeie guardrails determinísticos e regras de negócio rígidas ou defina limites
00:02:06estritos de execução, enquanto ainda permite que a LLM chame ferramentas dinamicamente e raciocine sobre tarefas.
00:02:12Tudo isso soa ótimo, mas vamos testar e ver como realmente funciona. Então, uma vez que você cria sua
00:02:17conta, você é elegível para receber 20 dólares em créditos do PowerBase gratuitamente ao responder a um questionário simples.
00:02:24E uma vez dentro do painel, podemos ver que ele parece muito, muito similar ao Supabase,
00:02:29mas com seções adicionais dedicadas a todas as funcionalidades de IA. Então, alguns dias atrás, encontrei este
00:02:35catálogo de produtos de hardware de computador super legal dos anos 80 no Internet Archive, que apresenta tantas
00:02:41peças fascinantes de tecnologia antiga. Então decidi pegar este catálogo e construir um site de produtos estilo retrô
00:02:48com um chatbot de IA que pode me dar recomendações de produtos com base neste catálogo. E a página
00:02:54do Internet Archive já tem um arquivo TXT, que inclui todo o texto do catálogo em PDF
00:03:00escaneado com OCR. Então podemos usar este arquivo de texto como a fonte de dados que vamos ingerir no nosso pipeline RAG.
00:03:06Então, para começar este projeto, eu apenas tenho uma pasta simples com uma foto de um computador Macintosh antigo
00:03:13e uma imagem de referência de como eu quero que o site se pareça. E então eu também tenho o arquivo de texto que
00:03:18acabamos de baixar. E com base na página de documentação do próprio PowerBase, eles têm um guia inicial prático
00:03:24de como usá-lo com o Claude Code. Eles ainda não têm uma skill, mas se fornecermos ao agente de codificação nossa
00:03:29URL base, uma chave secreta e uma referência à documentação, então o Claude Code consegue descobrir o resto.
00:03:36Eles dizem que estão trabalhando em uma skill para este projeto, mas até o momento desta gravação, a skill ainda não está
00:03:41disponível. Então, vamos apenas seguir as instruções manuais deles. E para o prompt, basicamente estou dizendo
00:03:47ao Claude Code que quero construir uma loja de produtos retrô com um chatbot de IA, e estou pedindo para ele usar as
00:03:53imagens de referência para o design. E também forneci uma URL base e a chave secreta em um arquivo
00:04:00de ambiente separado. E, por último, forneci a ele uma URL para a documentação do PowerBase, só por precaução,
00:04:05e deixo o Claude Code fazer o trabalho. E alguns minutos depois, vemos que o Claude Code extraiu com sucesso
00:04:11os dados do catálogo da nossa fonte. E também criou uma base de conhecimento do nosso catálogo.
00:04:18E alguns momentos depois, vemos que o Claude Code concluiu a tarefa com sucesso.
00:04:23E não só isso, mas também fez um teste com nosso chatbot de IA para ver se tudo está funcionando
00:04:28corretamente. E também podemos ver isso atualizado aqui no painel do PowerBase. Então, tudo parece bom.
00:04:35Então agora vamos ver como o site realmente ficou. Meu Deus, isso ficou muito bom.
00:04:42Uau. É honestamente muito melhor do que eu esperava. Veja esse tema retrô. O Claude Code fez um
00:04:48ótimo trabalho com o design, tenho que dizer. Mas o mais importante é o chatbot,
00:04:53ou o balconista, como é chamado aqui. E como podemos ver aqui, ele nos dá alguns exemplos de prompts que podemos perguntar.
00:05:00Então vamos tentar ver o que ele recomenda para armazenar 300 disquetes. E vejam só? Ele nos dá
00:05:06uma resposta muito detalhada e agradável. E como podemos ver aqui, ele recomenda um fichário de armazenamento ou uma caixa
00:05:13de plástico para discos. E ele até lista os preços e tudo mais. Então isso é bem legal. A propósito,
00:05:19notei que 30% do nosso público é da Geração Z. Então me digam nos comentários se vocês sabem o que é um disquete.
00:05:26Tudo bem. Vamos tentar uma consulta personalizada agora. Quero um computador suficientemente potente em casa que possa rodar
00:05:33Pac-Man. O que você pode recomendar e quais são os preços? E vejam só. Isso é interessante. Ele diz
00:05:39que não consegue encontrar nenhuma referência ao Pac-Man no catálogo deles. Então, essa é uma característica comum de motores
00:05:45RAG, onde ele tenta ficar estritamente dentro dos limites do contexto dos dados fornecidos,
00:05:50o que é uma coisa muito boa. Mas ele menciona um jogo similar que encontrou no catálogo,
00:05:55que é parecido com Pac-Man. E então ele finalmente nos dá essas boas recomendações para computadores
00:06:01de jogos. E isso é tão engraçado. Se jogar é seu objetivo principal, mas o orçamento importa, então podemos escolher
00:06:08o computador doméstico Interact por 500 dólares. Mas se você quer os melhores gráficos e som,
00:06:14então você tem que ir com o Texas Instruments TI-99. É um espetáculo e ainda vem com seu próprio monitor colorido
00:06:22de 13 polegadas. Monitor colorido, cara. Vamos lá. Calem a boca e peguem meu dinheiro. Então o site parece absolutamente
00:06:30impressionante e o chatbot está funcionando como esperado. Então estou bastante satisfeito com este resultado. Uma última coisa
00:06:35que quero verificar é o painel do PowerBase. E aqui na seção de execução, podemos ver todas as sessões
00:06:42que nosso chatbot conduziu com todas as respostas detalhadas. Então essa é uma boa maneira de acompanhar
00:06:48como seus usuários estão realmente usando o chatbot. Então é isso, pessoal. Esse é o PowerBase em poucas
00:06:53palavras. Honestamente, estou super impressionado com esta plataforma. Ela tem tantas funcionalidades de IA legais e a
00:06:59configuração foi tão fácil e o pipeline RAG funcionou perfeitamente. Então eu diria que é um backend como serviço perfeito.
00:07:07Se você precisa lançar uma versão MVP do seu aplicativo de IA o mais rápido possível. O PowerBase basicamente
00:07:13fornece todas as ferramentas necessárias para que você não precise se preocupar com a parte técnica de conectar
00:07:18tudo. Então muito bem, PowerBase. Mas o que vocês acham do PowerBase? Já experimentaram?
00:07:24Vocês vão usar? Deixem-nos saber na seção de comentários abaixo. E pessoal, se vocês gostam deste tipo de
00:07:29análises técnicas, me avisem esmagando aquele botão de curtir abaixo do vídeo. E também não
00:07:34se esqueçam de se inscrever no nosso canal. Este foi o Andres da Betterstack e vejo vocês nos próximos vídeos.

Key Takeaway

O PowerBase acelera o lançamento de MVPs de IA ao fornecer uma infraestrutura unificada que elimina a complexidade de conectar bancos de dados vetoriais, pipelines RAG e fluxos agenticos manualmente.

Highlights

  • O PowerBase consolida banco de dados Postgres, motor RAG e criador de fluxos de trabalho agenticos em um backend unificado.

  • A utilização do mesmo motor Postgres para dados relacionais e embeddings vetoriais garante segurança transacional ACID entre ambos.

  • A plataforma integra um construtor visual de fluxos de trabalho que permite definir guardrails determinísticos e limites de execução para LLMs.

  • Novas contas podem receber 20 dólares em créditos gratuitos mediante o preenchimento de um questionário.

  • A ingestão de dados de um catálogo de produtos dos anos 80 demonstrou a capacidade do pipeline RAG em manter respostas estritamente dentro do contexto fornecido.

Timeline

Arquitetura e proposta do PowerBase

  • O PowerBase unifica banco de dados, motor RAG e fluxos agenticos em um backend como serviço.
  • A base de código estende o Supabase utilizando Postgres como fonte única de verdade.
  • Dados relacionais e vetoriais compartilham a mesma segurança transacional ACID.
  • O painel de controle oferece uma interface visual baseada em nós para mapear regras de negócio e limites de execução.

A plataforma resolve a fragmentação técnica comum em aplicações de IA modernas. Ao manter vetores e dados relacionais no mesmo motor Postgres, garante consistência total nas transações. A interface visual permite aplicar controle sobre como a LLM utiliza ferramentas dinamicamente.

Construção de site retrô com IA

  • A implementação utilizou um catálogo de hardware dos anos 80 como base de conhecimento.
  • O Claude Code realizou a extração de dados, a configuração do pipeline RAG e a criação do chatbot.
  • A documentação do PowerBase serviu de referência para o agente configurar o projeto automaticamente.

O projeto utilizou um arquivo TXT proveniente de um catálogo do Internet Archive via OCR como fonte de dados. Sem ferramentas nativas (skills) ainda disponíveis, o Claude Code executou a criação da base de conhecimento e do chatbot através de instruções manuais e da API do PowerBase.

Testes e validação da interface

  • O chatbot demonstrou capacidade de fornecer recomendações detalhadas com preços baseadas no catálogo.
  • Consultas fora do escopo, como sobre o jogo Pac-Man, foram filtradas pelo motor RAG conforme o contexto limitado.
  • A seção de execução do painel registra todas as sessões de usuário com detalhes das respostas geradas.

A eficácia do RAG foi confirmada quando o chatbot recusou responder sobre Pac-Man, mas sugeriu alternativas similares presentes nos dados. O sistema permite auditar o comportamento do chatbot através de logs detalhados, facilitando a melhoria do modelo após o lançamento.

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