AIネイティブに構築されたSupabaseの代替「Powabase」

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00:00:00今回はPowerBaseを紹介します。Postgresデータベース、RAGエンジン、そしてエージェントワークフロービルダーが
00:00:06一つのバックエンドに統合されたプラットフォームです。最新のWebアプリに最適なBaaS（Backend as a Service）であり、
00:00:12ベクトルデータベースやRAGパイプライン、AIエージェントのワークフローといったAI機能を多用する開発に最適です。
00:00:19そこで今回の動画では、PowerBaseを詳しく見ていき、実際にどのような仕組みなのかを確認しながら、
00:00:24レトロスタイルなAI搭載の製品サイトを構築してテストしてみます。とても面白いものになるので、
00:00:29さっそく始めていきましょう。PowerBase.aiですね。PowerBase.comと混同しないようにしてください。あちらが何なのかは
00:00:40よく知りませんが、こちらは最新のAIアプリケーションのためのワンストップなバックエンド・プラットフォームです。
00:00:46例えばアプリを構築する際、データベースが必要になり、さらにベクトルデータベースが必要になったとします。
00:00:51次に組織内の文書に基づいたRAGパイプラインを構築したくなり、そのRAG設定に基づいて質問に答えられる
00:00:57UIチャットボットを作りたいと思うかもしれません。これらをすべて独立したサービスとして構築することもできますが、
00:01:02それらをつなぎ合わせるのは非常に面倒です。データベースをRAGに接続し、
00:01:08チャットボット用のエージェントワークフローを構築する必要があります。すぐに複雑になりすぎてしまいます。
00:01:13PowerBaseは、これらすべてを統合した一つのプラットフォームを提供することで、あなたの作業を楽にします。
00:01:19Supabaseのオープンソース基盤を拡張しているため、Postgresを
00:01:24すべての情報の単一の信頼源（シングルソースオブトゥルース）として活用できます。だからこそ、
00:01:30主要なベクトルデータベースとしてpgvectorを使用することも可能です。標準のリレーショナルデータと
00:01:36新しいベクトル埋め込みが、まったく同じPostgresエンジン内に共存しているため、
00:01:42それらは同じACIDトランザクションの安全性を共有します。データベースのトランザクションがロールバックされれば、
00:01:48ベクトル更新も同様にロールバックされます。さらに、エージェントワークフロービルダーも
00:01:54バックエンドに直接統合されており、ダッシュボード内にビジュアルなノードベースのキャンバスが用意されています。
00:02:00これを使えば、決定論的なガードレールや厳格なビジネスルールをマッピングしたり、
00:02:06LLMがツールを動的に呼び出してタスクを推論できるようにしつつ、実行制限を設定したりできます。
00:02:12良さそうですが、実際に使ってどう動作するのか確認してみましょう。アカウントを作成すると、
00:02:17簡単なアンケートに答えるだけで、PowerBaseの20ドル分のクレジットが無料で付与されます。
00:02:24ダッシュボードに入ると、Supabaseと非常に似ていることがわかりますが、
00:02:29すべてのAI機能専用のセクションが追加されています。数日前、インターネットアーカイブで
00:02:3580年代の非常にクールなコンピュータハードウェアの製品カタログを見つけました。魅力的な旧式の技術がたくさん載っています。
00:02:41そこで、このカタログを使ってレトロな製品Webサイトを構築することにしました。
00:02:48カタログに基づいておすすめの製品を教えてくれるAIチャットボットも搭載します。
00:02:54幸い、インターネットアーカイブのページにはOCRでスキャンされたPDFカタログの全テキストが
00:03:00TXTファイルとして既にあったので、これをRAGパイプラインに取り込むデータソースとして使用できます。
00:03:06プロジェクトを開始するために、古いMacintoshの画像が入ったシンプルなフォルダと、
00:03:13目指しているWebサイトの参考画像を用意しました。あと、先ほどダウンロードしたテキストファイルもあります。
00:03:18PowerBase自身のドキュメントページに、Claude Codeでの使い方が書かれた便利なスタートガイドがありました。
00:03:24まだスキルは公開されていませんが、ベースURLとシークレットキー、そしてドキュメントへの参照を
00:03:29コーディングエージェントに与えれば、Claude Codeが残りの作業を何とかしてくれるはずです。
00:03:36このプロジェクト用のスキルを開発中だそうですが、現時点ではまだ利用できません。
00:03:41ですので、マニュアルの指示通りに進めます。プロンプトとしては、
00:03:47AIチャットボット付きのレトロな製品ショップを作りたいとClaude Codeに伝え、参考画像を
00:03:53デザインに使うよう指示します。また、環境ファイルにベースURLとシークレットキーも渡しています。
00:04:00念のため、PowerBaseのドキュメントのURLも提供し、Claude Codeに実行させます。
00:04:05数分後、Claude Codeがソースからカタログデータを正常に抽出したことが確認できました。
00:04:11そしてカタログのナレッジベースも構築してくれました。
00:04:18さらにしばらく経つと、Claude Codeがタスクを無事完了しました。
00:04:23それだけでなく、すべてが正常に動作するかAIチャットボットでテストまでしてくれました。
00:04:28PowerBaseのダッシュボードでも更新されているのがわかりますね。すべて順調です。
00:04:35では、実際のWebサイトを見てみましょう。すごい、期待以上の出来です。
00:04:42うわあ。本当に素晴らしい。このレトロなテーマを見てください。Claude Codeのデザインが最高です。
00:04:48でも最も重要なのは、ここにある「店員さん」ことチャットボットですね。
00:04:53サンプルの質問例がいくつか表示されています。
00:05:00では、「300枚のフロッピーディスクを保管するにはどうすればいい？」と聞いてみましょう。
00:05:06おっと、ご覧ください。非常に詳細で丁寧な答えが返ってきました。
00:05:13保管用バインダーか、プラスチック製のディスクケースを推奨しています。価格まで表示されていますね。素晴らしい。
00:05:19ちなみに視聴者の30％はZ世代だそうですが、フロッピーディスクが何かわかる人はコメント欄で教えてください。
00:05:26さて、カスタムクエリを試してみます。「家でパックマンができるくらい高性能なコンピュータを教えて。価格もね。」
00:05:33お、興味深い結果です。カタログの中に「パックマン」という単語は見つからないと回答しました。
00:05:39これはRAGエンジンの典型的な特徴で、提供されたデータの範囲内で厳密に回答しようとします。
00:05:45これは非常に良いことですね。
00:05:50しかし、カタログの中にパックマンに似たゲームがあることを言及してくれました。
00:05:55そして最終的に、ゲーム用コンピュータとして素敵な提案をしてくれました。
00:06:01面白いですね。ゲームが目的で予算を抑えたいなら、500ドルのInteractファミリーコンピュータを選べと。
00:06:08でも最高級のグラフィックとサウンドを求めるなら、
00:06:14Texas InstrumentsのTI-99一択だそうです。13インチのカラーモニター付きだなんて最高ですね。
00:06:22カラーモニターですよ！素晴らしい。即買いですね。Webサイトの見た目は完璧ですし、
00:06:30チャットボットも期待通り動作しています。この結果には非常に満足しています。
00:06:35最後にPowerBaseのダッシュボードを確認しておきましょう。「Run」セクションで、
00:06:42チャットボットが行ったすべてのセッションと回答の詳細が見られます。
00:06:48ユーザーがどのようにボットを使っているか追跡するのに非常に便利です。
00:06:53というわけで、以上がPowerBaseの概要でした。このプラットフォームには本当に感銘を受けました。
00:06:59AI機能が充実していて、セットアップも簡単、RAGパイプラインもスムーズに動きました。
00:07:07AIアプリのMVPをいち早く世に出したいなら、完璧なBaaSと言えるでしょう。
00:07:13PowerBaseは必要なツールをすべて揃えてくれるので、
00:07:18複雑な接続作業に悩まされることはありません。PowerBase、素晴らしい仕事です。皆さんはどう思いましたか？
00:07:24使ったことはありますか？ぜひコメント欄で教えてください。こういった技術的な解説動画が
00:07:29気に入ったら、下の高評価ボタンを押してください。チャンネル登録もお忘れなく。
00:07:34Betterstackのアンドレスでした。次の動画でお会いしましょう。

Key Takeaway

PowerBaseは、Postgresを核としてRAGやエージェントワークフローを単一の統合環境で提供し、AIネイティブなアプリケーション開発におけるバックエンド構築の複雑さを排除する。

Highlights

  • PowerBaseは、Postgresデータベース、RAGエンジン、エージェントワークフロービルダーを一つのバックエンドに統合したBaaSである。

  • データベースのトランザクションとベクトル埋め込みの更新が同じACIDトランザクション内で同期される。

  • Supabaseのオープンソース基盤を拡張しており、主要なベクトルデータベースとしてpgvectorを使用する。

  • ダッシュボード内のノードベースキャンバスを用いて、決定論的なガードレールやLLMのツール呼び出し制限を設計できる。

  • アカウント作成時に20ドル分の無料クレジットが付与される。

Timeline

プラットフォームの概要と統合機能

  • Postgresを信頼の単一ソースとしてリレーショナルデータとベクトルデータを統合する。
  • データベースのロールバック時にベクトル更新も同期されるACIDトランザクションの安全性を確保する。
  • ビジュアルなエージェントワークフロービルダーでLLMの挙動を制御する。

データベース、ベクトル検索、RAG、エージェント機能がそれぞれ独立したサービスである場合の統合コストを削減するプラットフォームである。Supabaseの技術基盤を拡張することで、既存のPostgresの信頼性を活かしつつ、AIアプリケーションに必要な全機能を一つのバックエンドに集約している。

AIチャットボットを搭載した製品サイトの構築テスト

  • OCRで処理済みのテキストファイルからRAG用のナレッジベースを作成する。
  • Claude Codeを用いてベースURLとシークレットキーを入力し、自動的に環境構築を行う。
  • カタログデータの抽出からチャットボットのテストまでを一貫して実行する。

80年代のコンピュータ製品カタログをデータソースとして使用し、レトロなWebショップを構築する実験を行う。Claude Codeにカタログデータとデザインの参考画像を読み込ませることで、ナレッジベースの構築からチャットボットの実装までの開発プロセスを自動化している。

チャットボットの動作検証と機能評価

  • RAGエンジンは提供されたデータ範囲内で厳密に回答する。
  • データに含まれない質問に対しても、文脈を考慮した代わりの推奨製品を提示する。
  • 管理ダッシュボードのRunセクションで全てのセッション記録と回答を確認できる。

実装したチャットボットがフロッピーディスクの保管方法やゲーム用コンピュータの提案を適切に行うことを確認する。提供されていない情報に対してはカタログ内の知識を基に代替案を提示するRAG特有の挙動が見られ、ダッシュボードでの追跡機能もユーザーの利用状況分析に有効である。

プラットフォームの総評

  • AIアプリのMVPを迅速に開発するための統合ツール群を提供する。
  • 接続の複雑さを解消し、セットアップが容易である。

AI機能が充実しており、RAGパイプラインの構築が円滑に進む点が高い評価の理由となっている。複雑なAPI接続を最小限に抑え、開発者が迅速に製品を市場へ投入するための環境として機能している。

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