ElectricCodeGuy/SupabaseAuthWithSSR

解決的問題

本專案提供一個基於 Next.js 與 Supabase 的生產級 AI 聊天應用啟動套件。它超越了簡單的文本串流，整合了完整的驗證系統、基於文件的 RAG、長期記憶，以及詳細的權杖使用量追蹤，大幅減少建構專業 AI 代理介面所需的重複程式碼。

運作方式

此應用使用 Vercel AI SDK v7 與 Anthropic 的 Claude 模型。採用雙層提示快取策略以降低輸入成本，並實作工具呼叫架構，讓 AI 可自主觸發伺服器端函式。這些工具整合了多種服務：Exa 用於網路搜尋，Voyage AI 用於嵌入，Mistral 用於 PDF OCR。資料儲存在 Supabase 中，利用 pgvector 實現對上傳文件的混合向量與關鍵字搜尋（RRF 融合）。

適用對象

希望建構具備使用者帳戶、檔案管理與成本監控功能的進階 AI 聊天平台，但不想從零開始的開發者。

主要特色

• 全面的 AI 工具套件：包含文件 RAG、網路搜尋、用於即時文件編輯的版本化工件工作區、互動式圖表與 PDF 產生。
• 生產級驗證：完整的 Supabase SSR 驗證，包含魔術連結、密碼重設，以及所有資料庫表格的行層級安全（RLS）。
• 細粒度使用追蹤：每一步的權杖使用量與快取元資料儲存在訊息中，支援詳細的使用者與管理員成本儀表板。
• 長期記憶：持久化記憶系統，讓助理能在不同聊天會話間記住使用者資訊。
• 詳細的向量調校：包含冪等 SQL 設定與 HNSW 索引，實現亞秒級相似性搜尋，並提供透過 halfvec 優化索引大小的指引。