Supabase als backend voor AI apps: waarom ik ben overgestapt
234 weergaven2 reacties
S
Sophie Automator3 dagen geleden
Ik ben een half jaar geleden overgestapt van Firebase naar Supabase en het is een game-changer voor AI projecten. Hier is waarom:
**Waarom Supabase voor AI?**
1. **PostgreSQL + pgvector**: native vector storage voor embeddings, geen aparte Pinecone nodig
2. **Row Level Security**: perfect voor multi-tenant AI apps
3. **Real-time subscriptions**: ideale basis voor streaming chat interfaces
4. **Edge Functions**: Deno-based serverless, perfect voor AI API proxying
5. **Self-hostable**: belangrijk voor klanten met strenge data-requirements
**Mijn typische AI-stack met Supabase:**
- Supabase DB: gebruikers, gesprekken, documenten, embeddings (pgvector)
- Supabase Auth: authenticatie en autorisatie
- Edge Functions: OpenAI API proxy met rate limiting
- Supabase Storage: document uploads
- Next.js frontend
**Performance:**
- pgvector is verrassend snel voor <100K vectors
- Boven de 500K vectors zou ik nog steeds Pinecone/Weaviate aanraden
- De combinatie van SQL queries + vector search in 1 query is onbetaalbaar
Wie gebruikt het nog meer? Ben benieuwd naar jullie setups.
Reacties (2)
T
Tom Builder3 dagen geleden
Supabase + pgvector is geweldig! Ik gebruik het als alternatief voor Pinecone bij kleinere projecten. Scheelt een aparte vector DB en de data blijft allemaal op dezelfde plek. De hybrid search (full-text + semantic) in 1 SQL query is echt krachtig.
D
Daan van den Berg3 dagen geleden
Ik gebruik Supabase voor mijn voice AI projecten. De real-time subscriptions zijn perfect voor het streamen van transcripties naar het dashboard terwijl een gesprek loopt. Database + auth + storage + real-time in 1 platform maakt het ontwikkelen zoveel sneller.