SupabaseПлатформа бекенду з відкритим кодом, побудована на Postgres із аутентифікацією, сховищем і реальними API.

4.7 (6)

Перевірено Daniel Nikulshyn·Оновлено липень 2026 р.

Open Source Backend Database Postgres Vector Search Authentication Developer Tools Self-Hostable

Огляд

Supabase – вільний відкритий backend-у-службі, який надає розробникам повний сервер Postgres разом із потрібними інструментами для розповсюдження сучасних застосунків. Він об'єднує автентифікацію, зберігання файлів, миттєві REST- та GraphQL-API, реального часу підписки та безсерверні EDGE-функції у єдиній керованій платформі. Хоча це не зовсім інструмент AI, Supabase став популярним вибранням для підсистеми сервера для проектів AI завдяки підтримці pgvector для створення вбудованих даних та пошукової операції за подібністю. Керівні команди використовують його для зберігання векторів, управління користувацькими даними та підтримують процеси генерації за допомогою отримання та підсилення даних поряд із традиційними особливостями додатків. Девелопери можуть самостійно відлагодити стек або використовувати гасовідну облачну послугу, з клієнтськими бібліотеками наявними для JavaScript, Python, Dart, Swift та інших мов програмування.

Ключові функції

Управлявана база Postgres з розширеннями
Вбудована аутентифікація та управління користувачами
Об’єктне сховище з контролем доступу
Реальні підписки через WebSocket
Векторні вбудовування за допомогою pgvector
Edge-функції та автоматично генеровані API

Ціни

Модель: Freemium
Категорія: Агенти штучного інтелекту
Рейтинг: 4.7 / 5 (6)

Кейси використання

Магазин векторів RAG для AI-застосунків

Використовуйте pgvector для зберігання та запиту вбудованих векторів для генерації з підсиленням пошуку, об’єднуючи семантичний пошук із реляційними даними користувачів в одній базі даних Postgres.

Бекенд повного стеку

Швидко розгортайте сучасні веб- та мобільні застосунки, використовуючи вбудовану аутентифікацію, сховище файлів та автоматично генеровані REST і GraphQL API без написання власного бекенд-коду.

Функції реального часу для спільної роботи

Підтримуйте чат, живі дашборди та багатокористувацьку співпрацю за допомогою реальних підписок через WebSocket, що базуються на потоках змін Postgres.

Самостійно розгорнутий бекенд для контролю даних

Розгорніть увесь відкритий стек Supabase на власній інфраструктурі, щоб зберегти повну власність даних і уникнути прив’язки до постачальника, зберігаючи при цьому сумісність зі стандартним Postgres.

Плюси і мінуси

Плюси

Повністю відкритий код та можливість самостійного розгортання
Побудований на стандартному Postgres без жорсткого прив’язки
Підтримка pgvector для штучного інтелекту та векторних вбудовувань
Щедрий безкоштовний рівень для прототипування
Інтегровані auth, storage і реальний час

Мінуси

Деякі розширені функції ще в процесі розвитку
Безпека рівня рядка має криву навчання
Холодні стартові затримки в edge-функціях
Масштабування великих навантажень може бути дорогим

Відгуки

4.7

Середнє з 6 оцінок.

Увійди, щоб залишити відгук.

Elena Rossi

Apr 8, 2026

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on built-in authentication and user management, and fully open source and self-hostable caught me off guard. still, I'd recommend giving it a real trial.

Hiroshi Tanaka

Apr 4, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and pgvector support for AI and embeddings. Built-in authentication and user management fits neatly into how we already work, and built-in authentication and user management removed a step we used to do by hand. Cold starts on edge functions, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Sofia Lindqvist

Dec 5, 2025

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: managed Postgres database with extensions and fully open source and self-hostable. On balance the feature set — especially vector embeddings via pgvector — justifies the 5 stars for our use case.

Wei Chen

Oct 1, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is vector embeddings via pgvector — handled better than most — and built on standard Postgres with no lock-in. Scaling large workloads can get pricey is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.

Mei-Ling Wong

Jul 25, 2025

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. Vector embeddings via pgvector is exactly what I needed, and generous free tier for prototyping. but I reach for it almost every day now and it just clicks.

Naomi Suzuki

Jun 8, 2025

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: realtime subscriptions over websockets and fully open source and self-hostable. On balance the feature set — especially managed Postgres database with extensions — justifies the 5 stars for our use case.