专为人工智能构建的 Supabase 替代方案 (Powabase)

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00:00:00这是 PowerBase。它是一个 Postgres 数据库、RAG 引擎以及
00:00:06代理工作流构建器，集成为一个统一的后端。它是现代 Web 应用的终极后端即服务平台，
00:00:12这些应用严重依赖于向量数据库、RAG 管道或 AI 代理工作流等 AI 功能。
00:00:19所以在本视频中，我们将深入了解 PowerBase，看看它是如何工作的，并且我们
00:00:24将通过构建一个非常酷的复古风格 AI 辅助产品网站来测试它。这会
00:00:29非常有趣，让我们开始吧。那么 PowerBase.ai，不要与 PowerBase.com 混淆，我
00:00:40不知道那是什么，它是一个新的后端即服务平台，确实是现代 AI 应用的
00:00:46一站式解决方案。试想一下，你在构建一个应用，但你需要一个数据库，
00:00:51甚至是一个向量数据库，现在你决定要基于你的
00:00:57组织内部文档构建一个 RAG 管道，现在也许你想创建一个 UI 聊天机器人，能够回答
00:01:02基于你 RAG 设置的问题。你可以将所有这些构建为独立的服务，
00:01:08但当你必须将它们连接在一起时，事情就会变得混乱。你需要将数据库连接到 RAG，
00:01:13然后为聊天机器人构建一个代理工作流。一切很快就会变得非常复杂。
00:01:19所以 PowerBase 旨在通过为所有这些功能提供一个统一的平台来简化你的生活。
00:01:24因为它扩展了 Supabase 的开源基础，它使用 Postgres 作为
00:01:30一切的唯一真实来源，这就是为什么你也可以使用 PG Vector 作为你的主要向量数据库
00:01:36的原因。而且由于你的标准关系数据和新的向量嵌入都存储在完全
00:01:42相同的 Postgres 引擎中，它们共享完全相同的 ACID 事务安全性。因此，如果数据库事务
00:01:48回滚，向量更新也会随之回滚。而且它还将代理工作流
00:01:54构建器集成到同一个后端中，在仪表盘内直接为你提供一个可视化的节点式画布。
00:02:00它允许你映射确定性的护栏和硬性业务规则，或设置严格的
00:02:06执行限制，同时仍然允许大模型动态调用工具并推理任务。
00:02:12这一切听起来很棒，但让我们来测试一下，看看它到底是如何工作的。一旦你创建了你的
00:02:17账户，只要回答一个简单的调查问卷，你就有资格免费获得 20 美元的 PowerBase 积分。
00:02:24进入仪表盘后，我们可以看到它看起来与 Supabase 非常、非常相似，
00:02:29但增加了专门用于所有 AI 功能的部分。几天前，我在互联网档案馆找到这个
00:02:35来自 80 年代的超级酷的计算机硬件产品目录，其中包含了许多
00:02:41迷人的老式科技产品。所以我决定利用这个目录构建一个复古风格的产品网站，
00:02:48并带有一个 AI 聊天机器人，可以根据这个目录给我推荐产品。而且
00:02:54互联网档案馆页面上已经有一个 TXT 文件，其中包含了 PDF 目录的全部文本，
00:03:00是通过 OCR 扫描的。所以我们可以使用这个文本文件作为我们在 RAG 管道中要摄入的数据源。
00:03:06所以为了开始这个项目，我只有一个简单的文件夹，里面有一张老式 Macintosh 电脑的图片
00:03:13和一张我想要网站外观的参考图片。然后我还有我们刚刚下载的文本文件。
00:03:18根据 PowerBase 自己的文档页面，他们有一个方便的入门指南，
00:03:24关于如何将它与 Claude Code 一起使用。他们还没有现成的技能，但如果我们为编码代理提供了我们的
00:03:29基础 URL、密钥以及文档链接，那么 Claude Code 基本上就能搞定剩下的工作。
00:03:36他们确实说过正在为这个项目开发一个技能，但截至录制本视频时，该技能尚
00:03:41不可用。所以我们就按照他们的手动说明来做。对于提示词，我基本上是在告诉
00:03:47Claude Code 我想构建一个带有 AI 聊天机器人的复古产品商店，并且我要求它使用
00:03:53这些参考图片来进行设计。我还在一个单独的
00:04:00环境变量文件中提供了基础 URL 和密钥。最后，我给了它一个 PowerBase 文档的 URL，以防万一，
00:04:05然后让 Claude Code 处理。几分钟后，我们看到 Claude Code 已经成功地
00:04:11从我们的源数据中提取了目录数据。并且它还创建了我们目录的知识库。
00:04:18片刻之后，我们看到 Claude Code 现已成功完成了任务。
00:04:23不仅如此，它还使用我们的 AI 聊天机器人进行了测试，以查看一切是否运作
00:04:28正常。我们也可以在 PowerBase 仪表盘上看到更新。所以一切看起来都不错。
00:04:35那么现在让我们看看网站实际看起来是什么样的。天哪，这看起来太棒了。
00:04:42哇。说实话，这比我预期的要好得多。看看那个复古主题。Claude Code 做得真是
00:04:48太棒了，不得不说。但最重要的是聊天机器人
00:04:53或者像这里所称的“职员”。正如我们在这里看到的，它为我们提供了一些可以询问的示例提示。
00:05:00那么让我们看看它对存储 300 张软盘有什么建议。你瞧？它给了
00:05:06我们一个非常详细的答案。正如我们在这里看到的，它推荐存储活页夹或塑料
00:05:13磁盘盒。而且它甚至列出了价格和所有信息。这太酷了。顺便说一句，
00:05:19我注意到我们 30% 的观众是 Z 世代。如果你知道什么是软盘，请在评论中告诉我。
00:05:26好了。让我们尝试一个自定义查询。我想要一台在家用的、足够强大的电脑，可以玩
00:05:33吃豆人（Pac-Man）。你能推荐什么，价格是多少？看看这个。这很有趣。它说
00:05:39它在目录中找不到任何关于吃豆人的参考信息。这是 RAG
00:05:45引擎的一个常见特征，即它试图严格限制在所给数据环境的范围内，
00:05:50这其实是一件好事。但它确实提到了它在目录中找到的类似游戏，
00:05:55这与吃豆人类似。最后它为我们提供了这些不错的游戏电脑推荐。
00:06:01这太搞笑了。如果你的主要目标是游戏，但预算也很重要，那么我们可以选择
00:06:08Interact 家庭电脑，只要 500 美元。但如果你想要最好的图形和声音效果，
00:06:14那你得选德州仪器的 TI-99。它太惊人了，甚至自带 13 英寸
00:06:22彩色显示器。彩色显示器哟。太棒了。闭嘴，拿走我的钱吧。所以网站看起来绝对
00:06:30令人惊叹，聊天机器人也如预期般工作。所以我对这个结果非常满意。最后一件事
00:06:35我想检查的是 PowerBase 仪表盘。在这里的运行部分，我们可以看到聊天机器人
00:06:42进行的所有会话以及所有详细的回复。所以这是一个跟踪你的用户实际上是如何使用聊天机器人的好方法。
00:06:48这就是全部了，伙计们。这就是 PowerBase 的概述。
00:06:53老实说，我对这个平台印象非常深刻。它有很多很酷的 AI 功能，而且
00:06:59设置非常容易，RAG 管道也运作得天衣无缝。所以我认为这是一个完美的后端即服务。
00:07:07如果你需要尽快推出你的 AI 应用的 MVP 版本。PowerBase 基本上
00:07:13为你提供了所有必要的工具，这样你就不用担心将所有东西连接在一起的繁琐工作了。
00:07:18做得好，PowerBase。但你们觉得 PowerBase 怎么样？你们试过了吗？
00:07:24你会使用它吗？在下面的评论区告诉我们。伙计们，如果你喜欢这类
00:07:29技术分析，请通过猛击视频下方的点赞按钮来告诉我。此外，也别
00:07:34忘了订阅我们的频道。我是来自 Betterstack 的 Andres，我们下一期视频再见。

Key Takeaway

PowerBase 通过在 Postgres 生态中统一管理数据库、RAG 管道和代理工作流，显著降低了开发 AI 应用 MVP 的系统集成复杂度。

Highlights

  • PowerBase 将 Postgres 数据库、RAG 引擎和 AI 代理工作流构建器集成在单一后端平台中。

  • Postgres 数据库作为单一事实来源，确保了关系数据和向量嵌入共享 ACID 事务安全性。

  • PowerBase 仪表盘内置可视化节点式画布，支持在强制执行业务规则的同时允许大模型动态调用工具。

  • 通过 Claude Code 与 PowerBase 结合，可自动化完成从原始文档摄入到 AI 聊天机器人部署的全过程。

  • PowerBase 仪表盘支持记录并跟踪聊天机器人的所有用户会话及详细回复。

Timeline

PowerBase 平台架构与核心功能

  • PowerBase 为现代 Web 应用提供统一的后端即服务。
  • 所有数据（包括关系数据和向量嵌入）均存储于同一 Postgres 引擎中。
  • 系统通过可视化节点式画布管理 AI 代理的确定性规则与大模型推理。

传统 AI 应用开发涉及连接多个独立服务，如数据库、RAG 管道和聊天机器人，导致架构复杂。PowerBase 扩展了 Supabase 的开源基础，利用 Postgres 作为核心。由于关系数据和向量嵌入共享相同的 Postgres 引擎，数据库事务的回滚会自动触发向量更新的同步回滚。内置的视觉化工具允许开发者设置严格的执行限制，同时保持大模型处理复杂任务的灵活性。

基于 PowerBase 构建 AI 辅助产品网站

  • 开发人员可通过回答问卷获得 20 美元积分。
  • 项目利用 80 年代硬件目录的 OCR 文本作为 RAG 管道的数据源。
  • Claude Code 自动执行了数据摄入、知识库创建以及机器人测试任务。

在项目中，一个复古硬件产品目录的文本文件被用作 RAG 数据源。利用 Claude Code，开发人员无需手动构建复杂逻辑，只需提供 API 基础 URL、密钥以及项目需求。Claude Code 成功从原始文本中提取数据并自动配置了知识库，整个部署过程在几分钟内完成。

网站演示与后端会话追踪

  • 聊天机器人（职员）能够基于给定数据提供包含价格的具体产品建议。
  • RAG 引擎将回复范围严格限制在所提供的数据集内。
  • 仪表盘实时提供聊天机器人所有历史会话的追踪功能。

生成的网站实现了复古风格并集成了 AI 聊天机器人。当询问数据集外的信息时，机器人能识别并引导至目录内相关的替代方案，例如推荐 TI-99 电脑而非询问的吃豆人游戏。PowerBase 的仪表盘功能允许开发者查看聊天记录，为分析用户交互和优化模型表现提供了必要的数据可见性。

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