编程语言
基于 Supabase 的 AI 应用开发探索
本文从 AI 产业兼具知识、资本、劳动和资源密集型的多元特性切入, 详细分析了 Supabase 作为理想 AI 开发平台的核心优势: 其开箱即用的 BaaS(后端即服务) 特性、与 AI 需求天然契合的向量数据库与集成能力, 以及活跃的开源社区支持。文章重点探讨了利用 Supabase PostgreSQL 的 pgvector 扩展构建 RAG(检索增强生成) 应用的具体实现, 包括数据表设计、向量索引优化和相似度检索函数编写; 介绍了如何通过 Supabase Edge Functions 与 LangGraph 框架构建复杂 AI 智能体 (Agent); 并进一步延伸讨论了构建轻量级 AI 网关以实现模型灵活切换与架构自由的重要性，旨在为开发者提供基于 Supabase 进行全栈 AI 开发的实用指南。
