La alternativa a Supabase creada de forma nativa para IA (Powabase)

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Transcript

00:00:00Esto es PowerBase. Es una base de datos Postgres, un motor RAG y un generador de flujos de trabajo

00:00:06de agentes, todo combinado en un backend unificado. Es el backend como servicio definitivo para aplicaciones web modernas

00:00:12que dependen en gran medida de funciones de IA como bases de datos vectoriales, tuberías RAG o flujos de trabajo de agentes de IA.

00:00:19Así que en este video, veremos más de cerca PowerBase, veremos cómo funciona y vamos a

00:00:24probarlo construyendo un sitio web de productos retro con asistencia de IA muy interesante. Va a ser

00:00:29muy divertido, así que vamos a ello. Entonces, PowerBase.ai, no confundir con PowerBase.com, que es,

00:00:40no sé qué es, es una nueva plataforma de backend como servicio que es realmente una solución integral

00:00:46para aplicaciones modernas de IA. Imagina esto: estás creando una aplicación, pero necesitas una base de datos,

00:00:51tal vez incluso una base de datos vectorial, y ahora decides que quieres construir una tubería RAG basada en los

00:00:57documentos internos de tu organización, y ahora tal vez quieres crear un chatbot de interfaz de usuario que pueda responder

00:01:02preguntas basadas en tu configuración RAG. Podrías construir todas esas cosas como servicios independientes,

00:01:08pero luego se vuelve complicado cuando tienes que conectarlos todos. Necesitas conectar tu base de datos a tu RAG,

00:01:13y luego construir un flujo de trabajo de agentes para tu chatbot. Todo se vuelve muy complicado muy rápido.

00:01:19Así que PowerBase pretende facilitarte la vida al proporcionar una plataforma unificada para todas estas

00:01:24cosas. Debido a que extiende la base de código abierto de Supabase, utiliza Postgres como la única fuente

00:01:30de verdad para absolutamente todo, y por eso puedes usar PG vector como tu base de datos vectorial principal

00:01:36también. Y debido a que tus datos relacionales estándar y tus nuevas incrustaciones vectoriales viven dentro del mismo

00:01:42motor Postgres, comparten exactamente la misma seguridad transaccional ACID. Entonces, si una transacción de base de datos

00:01:48se revierte, la actualización vectorial también se revierte. Y también integra un generador de flujos de trabajo

00:01:54de agentes directamente en el mismo backend, dándote un lienzo visual basado en nodos dentro del

00:02:00panel. Te permite trazar barandillas deterministas y reglas de negocio estrictas o establecer límites estrictos

00:02:06de ejecución, mientras permites que el LLM llame dinámicamente a herramientas y razone sobre las tareas.

00:02:12Todo eso suena muy bien, pero probémoslo y veamos cómo funciona realmente. Una vez que creas tu

00:02:17cuenta, eres elegible para recibir 20 dólares en créditos de PowerBase gratis una vez que respondas un cuestionario simple.

00:02:24Y una vez dentro del panel, podemos ver que se ve muy, muy similar a Supabase,

00:02:29pero con secciones adicionales dedicadas a todas las funciones de IA. Hace unos días, encontré este

00:02:35catálogo de productos de hardware informático súper genial de los años 80 en Internet Archive, que presenta tantas

00:02:41piezas de tecnología antiguas fascinantes. Así que decidí tomar este catálogo y construir un sitio web de productos de estilo retro

00:02:48con un chatbot de IA que me pueda dar recomendaciones de productos basadas en este catálogo. Y la

00:02:54página de Internet Archive ya tiene un archivo TXT, que incluye todo el texto del catálogo PDF

00:03:00escaneado con OCR. Así que podemos usar este archivo de texto como fuente de datos que ingeriremos en nuestra tubería RAG.

00:03:06Para comenzar este proyecto, solo tengo una carpeta simple con una imagen de una computadora Macintosh antigua

00:03:13y una imagen de referencia de lo que quiero que se parezca el sitio web. Y también tengo el archivo de texto que

00:03:18acabamos de descargar. Y según la página de documentación de PowerBase, tienen una guía de inicio rápida

00:03:24sobre cómo usarlo con Claude Code. Aún no tienen una habilidad, pero si le proporcionamos al agente de programación nuestra

00:03:29URL base, una clave secreta y una referencia a la documentación, Claude Code puede resolver el resto.

00:03:36Dicen que están trabajando en una habilidad para este proyecto, pero al momento de grabar esto, la habilidad aún no

00:03:41está disponible. Así que nos apegaremos a sus instrucciones manuales. Y para el mensaje, básicamente le estoy diciendo

00:03:47a Claude Code que quiero construir una tienda de productos retro con un chatbot de IA, y le pido que use las

00:03:53imágenes de referencia para el diseño. También le he proporcionado una URL base y la clave secreta en un archivo

00:04:00de entorno separado. Y por último, le proporciono una URL a la documentación de PowerBase, por si acaso,

00:04:05y dejo que Claude Code haga su trabajo. Unos minutos después, vemos que Claude Code ha extraído con éxito

00:04:11los datos del catálogo de nuestra fuente. Y también ha creado una base de conocimientos de nuestro catálogo.

00:04:18Pocos momentos después, vemos que Claude Code ha completado con éxito la tarea.

00:04:23Y no solo eso, sino que también hizo una prueba con nuestro chatbot de IA para ver si todo funciona

00:04:28correctamente. Y también podemos ver que se actualizó aquí en el panel de PowerBase. Así que todo se ve bien.

00:04:35Así que ahora veamos cómo se ve realmente el sitio web. Oh Dios mío, esto se ve tan bien.

00:04:42Guau. Es honestamente mucho mejor de lo que esperaba. Mira ese tema retro. Claude Code ha hecho un

00:04:48gran trabajo con el diseño, tengo que decirlo. Pero lo más importante es el chatbot

00:04:53o el empleado, como se le llama aquí. Y como podemos ver aquí, nos da algunos ejemplos de mensajes que podemos preguntar.

00:05:00Así que intentemos ver qué recomienda para almacenar 300 disquetes. Y miren eso. Nos da

00:05:06una respuesta muy detallada y agradable. Y como podemos ver aquí, recomienda una carpeta de almacenamiento o una caja

00:05:13de discos de plástico. E incluso enumera los precios y todo. Eso es bastante genial. Por cierto,

00:05:19noté que el 30% de nuestra audiencia es Gen Z. Así que avísenme en los comentarios si saben qué es un disquete.

00:05:26Está bien. Intentemos una consulta personalizada ahora. Quiero una computadora lo suficientemente fuerte en casa que pueda jugar

00:05:33Pac-Man. ¿Qué pueden recomendar y cuáles son los precios? Y miren eso. Esto es interesante. Dice que

00:05:39no puede encontrar ninguna referencia a Pac-Man en su catálogo. Así que esta es una característica común de los motores

00:05:45RAG donde intenta mantenerse estrictamente dentro de los límites del contexto de los datos proporcionados,

00:05:50lo cual es algo muy bueno. Pero menciona un juego similar que sí encontró en el catálogo,

00:05:55que es similar a Pac-Man. Y finalmente nos da estas buenas recomendaciones para computadoras

00:06:01de juegos. Y esto es muy divertido. Si los juegos son tu objetivo principal, pero el presupuesto importa, entonces podemos elegir

00:06:08la computadora familiar Interact por 500 dólares. Pero si quieres los mejores gráficos y sonido,

00:06:14entonces tienes que ir con la TI-99 de Texas Instruments. Es impresionante e incluso viene con su propio monitor

00:06:22a color de 13 pulgadas. Monitor a color, yo. Vamos. Cállate y toma mi dinero. Así que el sitio web se ve absolutamente

00:06:30impresionante y el chatbot está funcionando como se esperaba. Así que estoy bastante satisfecho con este resultado. Una última cosa

00:06:35que quiero revisar es el panel de PowerBase. Y aquí en la sección de ejecución, podemos ver todas las sesiones

00:06:42que nuestro chatbot ha llevado a cabo con todas las respuestas detalladas. Así que esta es una buena manera de realizar un seguimiento

00:06:48de cómo sus usuarios están utilizando realmente el chatbot. Así que ahí lo tienen, amigos. Eso es PowerBase en

00:06:53pocas palabras. Honestamente, estoy súper impresionado con esta plataforma. Tiene muchas funciones de IA geniales y la

00:06:59configuración fue muy fácil y la tubería RAG funcionó a la perfección. Así que diría que es un backend como servicio perfecto.

00:07:07Si necesitas lanzar una versión MVP de tu aplicación de IA lo más rápido posible. PowerBase básicamente

00:07:13te proporciona todas las herramientas necesarias para que no tengas que preocuparte por la parte de fontanería de conectar

00:07:18todo. Así que bien hecho, PowerBase. Pero, ¿qué piensan ustedes de PowerBase? ¿Lo han probado?

00:07:24Lo usarán? Avísennos en la sección de comentarios a continuación. Y amigos, si les gustan este tipo de

00:07:29desgloses técnicos, háganmelo saber aplastando ese botón de me gusta debajo del video. Y tampoco

00:07:34olviden suscribirse a nuestro canal. Este ha sido Andres de Betterstack y los veré en los próximos videos.

Key Takeaway

PowerBase simplifica el desarrollo de aplicaciones de IA modernas al centralizar la infraestructura de base de datos vectorial, la gestión de tuberías RAG y la automatización de agentes en un backend unificado basado en Postgres.

Highlights

PowerBase combina una base de datos Postgres, un motor RAG y un generador de flujos de trabajo de agentes en una plataforma unificada.
El sistema utiliza PGvector para almacenar incrustaciones vectoriales dentro del motor Postgres, manteniendo la seguridad transaccional ACID en los datos relacionales y vectoriales.
La plataforma integra un lienzo visual basado en nodos para gestionar reglas de negocio, límites de ejecución y herramientas de IA.
La integración con Claude Code permite automatizar la creación de bases de conocimientos RAG a partir de fuentes de datos externas.
El panel de control permite rastrear las sesiones de los usuarios y las respuestas detalladas del chatbot en tiempo real.
Los usuarios reciben 20 dólares en créditos gratuitos tras completar un cuestionario al crear una cuenta.

Timeline

Arquitectura y capacidades de PowerBase

PowerBase consolida bases de datos, tuberías RAG y flujos de trabajo de agentes en un solo backend.
El uso de Postgres como fuente única de verdad asegura la integridad ACID entre datos relacionales y vectoriales.
El panel de control proporciona herramientas visuales para configurar restricciones deterministas en el comportamiento del LLM.

El sistema elimina la complejidad de conectar servicios independientes como bases de datos, motores vectoriales y flujos de agentes. Al extender la base de código de Supabase, permite que los datos y los vectores residan en la misma instancia de Postgres. Esto facilita la gestión de seguridad transaccional, ya que cualquier reversión de base de datos afecta automáticamente a las actualizaciones vectoriales.

Implementación de una tienda de productos retro con IA

Un catálogo de hardware de los años 80 del Internet Archive sirve como fuente de datos para el motor RAG.
Claude Code automatiza la ingesta de archivos de texto con formato OCR y la creación de la base de conocimientos.
La configuración del proyecto requiere solo una URL base, una clave secreta y referencias a la documentación oficial.

Se utilizó un archivo de texto proveniente del Internet Archive para alimentar la tubería RAG. Mediante el uso de Claude Code, el agente procesó automáticamente los datos y configuró el chatbot. El proceso incluyó la carga de imágenes de referencia y la definición de una URL de conexión para que el agente ejecutara la construcción del sitio web y la prueba funcional del chatbot.

Validación de resultados y análisis del backend

El chatbot mantiene estrictamente sus respuestas dentro del contexto de los datos proporcionados por el catálogo.
Las consultas sobre productos no encontrados en el catálogo disparan recomendaciones basadas en similitud semántica.
El panel de ejecución almacena un historial completo de las interacciones entre usuarios y el chatbot.

El sitio resultante demostró una alta precisión en las recomendaciones, incluso ofreciendo detalles como precios y comparativas técnicas entre productos. Cuando se realizaron consultas sobre elementos ausentes, el motor RAG evitó las alucinaciones limitándose a los datos reales disponibles. El panel de ejecución permite supervisar el rendimiento del asistente y ajustar el comportamiento del flujo de trabajo según la interacción real del usuario.

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