1
LanceDB
Shares tags: build, data
AI ИнструментBecomes the API
Преобразите свои данные и рабочие процессы с Supabase и pgvector
Эффективно сохраняйте, ищите и создавайте продвинутые AI-приложения с помощью PostgreSQL и векторов.
shipped 14 нояб. 2025 г.buildpaid
1Преобразите возможности векторного хранения и поиска по сходству прямо в PostgreSQL для продвинутых AI-приложений.
2Испытайте увеличение скорости до 100 раз и сниженное использование памяти с последними улучшениями pgvector.
3Бесперебойно интегрируйтесь с популярными фреймворками ИИ, такими как Hugging Face и OpenAI, для быстрой разработки прототипов и развертывания.
Stork Quadrant
Becomes the API· 50/100
Replaceable as a UI, but kept alive as the API the agents call.
“Supabase is a developer-beloved open-source Firebase alternative with real brand gravity in the indie hacker and startup community. The coordination moat is real but thin — it bundles auth, storage, realtime, and Postgres into one platform that would take weeks to replicate from scratch. LLMs can write all the code, but they can't run the infrastructure or hold the auth keys. The risk is commoditization from managed Postgres competitors (Neon, PlanetScale, Turso) and from agents that provision infra directly via APIs.”
Defensibility · 22/100
- Physical-world coupling
- Regulatory moat
- Network liquidity
- Proprietary refreshing data
- High-trust catastrophic workflows
- Multi-party coordination
- Brand / community / taste
An LLM alone could replace
- Generate SQL queries and schema designs for a Postgres database
- Write vector similarity search logic and embedding pipeline code
- Explain how to set up pgvector indexes and query patterns
- Draft authentication and row-level security policies
Agent-Readiness · 85/100
- Verified MCP— Stork MCP listing: supabase-mcp-2 (confirmed)
- Listed on agent surfaces— anthropic_directory, cursor + Stork:supabase-mcp-2
- Usage-based pricing— pricing page heuristic match: https://supabase.com/pricing
- Headless agent auth
- Public OpenAPI— https://supabase.com/docs
- Active changelog— https://supabase.com/blog (2026-05-08)
- llms.txt— https://supabase.com/llms.txt
Score history · +28 pts over 3 re-scores
How to defend
Double down on the agent-native angle — become the database layer that AI agents call directly via MCP or function-calling APIs, not just the one developers configure manually. Own the 'Postgres for agents' positioning before Neon does.
- Expose API-key auth with a self-serve sandbox tier; remove sales-call gates (+15).
Похожие инструменты
Сравнить альтернативы
Другие инструменты, которые стоит рассмотреть
Открыть на Stork→
2
Supabase pgvector
Shares tags: build, data
3
Vald (vdaas)
Shares tags: build, data
4
OpenSearch Vector
Shares tags: build, data
Контакты
</>Embed "Featured on Stork" Badge▼
<a href="https://www.stork.ai/en/supabase-pgvector" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><img src="https://www.stork.ai/api/badge/supabase-pgvector?style=dark" alt="Supabase + pgvector - Featured on Stork.ai" height="36" /></a>
[](https://www.stork.ai/en/supabase-pgvector)
overview
Что такое Supabase + pgvector?
Supabase + pgvector объединяет возможности PostgreSQL с усовершенствованным хранением векторов, что позволяет разработчикам создавать мощные приложения на основе искусственного интеллекта. Эта интеграция поддерживает эффективное управление данными и поиск по сходству, что открывает двери для разработки инновационных функций, таких как системы рекомендаций и чат-боты.
- 1Построено на надежной основе PostgreSQL.
- 2Разработан для упрощения рабочих процессов в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
- 3С открытым исходным кодом и без зависимости от поставщика.
features
Ключевые особенности
Supabase + pgvector предлагает ряд функций, направленных на повышение производительности и удобства использования хранения векторных данных. От продвинутой индексации до новых операторов расстояния — всё это создано с учётом потребностей современных разработчиков.
- 1Увеличение производительности с помощью float16 и разреженных векторов.
- 2Масштабируемые методы индексации, такие как HNSW и IVFFlat.
- 3Новые дистанционные операторы для различных запросов на сходство.
use cases
Идеальные случаи использования
Supabase + pgvector идеально подходит для разработчиков в области ИИ и машинного обучения, стремящихся оптимизировать свои приложения. Будь то семантический поиск, системы рекомендаций или хранение векторов, он предлагает необходимую гибкость и эффективность.
- 1Улучшайте пользовательский опыт с помощью персонализированных рекомендаций.
- 2Создавайте мощные поисковые приложения с меньшей задержкой.
- 3Централизуйте хранение векторных и транзакционных данных.
❓
Часто задаваемые вопросы
+Что такое pgvector?
pgvector — это расширение для PostgreSQL, которое позволяет хранить векторные данные и выполнять поиск по сходству, что делает его идеальным для приложений искусственного интеллекта.
+Как Supabase + pgvector улучшают производительность?
Недавние обновления pgvector внесли существенные улучшения в скорость и оптимизацию памяти, что позволяет ускорить обработку данных и снизить потребление ресурсов.
+Кто может извлечь выгоду из использования Supabase + pgvector?
Разработчики ИИ и машинного обучения, стартапы и корпоративные команды, ищущие масштабируемые и эффективные решения для управления векторными данными, особенно оценят сочетание Supabase и pgvector.
Ещё на Stork
Похожие ИИ-инструменты
Другие инструменты в этой категории, ранжированные по сигналам сообщества
pgvector
🧩 Build
Расширение Postgres для векторных индексов.
Фейсс
🧩 Build
Библиотека для создания пользовательских векторных баз данных.
Наборы Lamini Eval
🧩 Build
Подсказки для конкретной отрасли + ответы на оценки.
Тесты Roboflow
🧩 Build
Наборы данных для оценки компьютерного зрения со таблицами лидеров.
Датазавр
🧩 Build
Совместная маркировка текста, аудио и документов.
СуперАннотация
🧩 Build
Пакет аннотаций с инструментами контроля качества и рабочей силы.
For builders
This page is doing a job for someone else’s tool.
AI agents read it. Buyers find it. Backlinks accrue. Your tool can have one too — live in 24 hours, indexed by Claude, ChatGPT, and Perplexity, queryable via MCP.