Basis Router: обзор студенческого проекта для роутинга данных к LLM | AiManual
AiManual Logo Ai / Manual.
02 Янв 2026 • Инструмент

Обзор и тестирование Basis Router: как студенческий проект упрощает подключение баз данных к облачным и локальным LLM

Тестируем Basis Router - open-source инструмент для подключения баз данных к LLM. Установка, настройка, сравнение с аналогами.

Basis Router: студент против корпоративного бардака

Попробуйте подключить вашу базу данных к нейросети. Любой. Postgres, S3, CSV. Сразу упираетесь в ад из коннекторов, парсеров и самописных скриптов. Basis Router решает эту проблему одной командой. Это open-source проект, который делает ровно одну вещь - превращает ваши данные в понятный LLM формат.

💡
Basis Router не требует глубоких знаний в ML. Если вы умеете копировать команды в терминал, вы уже можете заставить его работать.

Что умеет этот студенческий проект?

Основатели называют Basis Router "роутером данных для AI". По факту, это прослойка между вашим хранилищем и моделью. Она автоматически:

  • Читает данные из PostgreSQL, S3, локальных файлов
  • Дробит (chunking) большие документы на куски
  • Агрегирует результаты нескольких запросов
  • Конвертирует всё в JSON или текстовый формат для LLM
  • Работает с облачными API (OpenAI, Anthropic) и локальными моделями через Ollama

Не ждите от Basis Router магии. Это не векторная база и не RAG-система. Он просто готовит данные. И делает это хорошо.

Ставим и смотрим, что внутри

Установка стандартная для Python-проектов. Но есть нюанс - зависимости. Их много. Советую использовать виртуальное окружение.

1Установка из pip

pip install basis-router

Или из репозитория, если хотите свежие фичи (и свежие баги).

git clone https://github.com/basis-ai/basis-router.git
cd basis-router
pip install -e .

2Базовая конфигурация

Создайте конфиг-файл. Без него Basis Router - просто красивое название.

# config.yaml
connections:
  postgres:
    host: localhost
    port: 5432
    database: mydb
    username: user
    password: pass
  s3:
    endpoint: s3.amazonaws.com
    bucket: my-bucket
    access_key: KEY
    secret_key: SECRET

llm:
  provider: openai  # или anthropic, ollama, huggingface
  model: gpt-4o
  api_key: ${OPENAI_API_KEY}

Пароли в конфиге - плохая идея. Используйте переменные окружения, как в примере с api_key.

Живые примеры: от слов к коду

Теория - это скучно. Вот как Basis Router выглядит в бою.

Запрос к PostgreSQL + анализ через GPT-4

from basis_router import Router

router = Router(config_path="config.yaml")

# Запрашиваем данные из БД
query = """
SELECT customer_id, SUM(amount) as total_spent 
FROM orders 
WHERE date > '2024-01-01'
GROUP BY customer_id
"""

data = router.query("postgres", query)

# Отправляем в LLM с промптом
prompt = f"""Проанализируй данные о покупках:
{data}

Выдели топ-3 клиента по тратам и предложи персональные скидки.
"""

result = router.llm_query(prompt)
print(result)

Basis Router сам преобразует результат SQL-запроса в читаемый текст. Вам не нужно вручную парсить rows и columns.

Работа с локальной моделью через Ollama

Вот где начинается веселье. Basis Router официально поддерживает Ollama. Меняете provider в конфиге и работаете как с обычным API.

llm:
  provider: ollama
  model: llama3.2:latest  # или mistral, qwen2, любой локальный
  base_url: http://localhost:11434  # адрес Ollama

Дальше всё то же самое. Router сам отправит запрос на локальный сервер. Если вы уже экспериментировали с Ollama, то Basis Router станет для вас логичным продолжением.

Локальные модели через Ollama работают медленнее облачных. Basis Router не ускоряет inference, он только готовит данные. Не ждите чудес скорости.

Basis Router против других: что выбрать?

На рынке есть аналоги. Но они либо сложнее, либо делают другое.

ИнструментДля чегоСложностьЛокальные LLM
Basis RouterРоутинг данных к LLMНизкая✅ Поддерживает
LLMRouterБалансировка между облачными APIСредняя❌ Только облако
LangChainПолноценные цепочки для LLMВысокая✅ Через обёртки
Airflow + кастомные скриптыПайплайны данныхОчень высокая⚠️ Можно, но сложно

Basis Router выигрывает у LangChain в простоте. Хотите быстро подключить базу к модели, не разбираясь в цепочках, агентах и памяти? Выбирайте Basis. Нужна сложная логика с инструментами и планировщиками? LangChain или DataFlow.

Кому Basis Router подойдет идеально?

Ответ прост: тем, кто устал писать boilerplate код для каждого нового источника данных.

  • Стартапы: нет ресурсов на разработку сложной инфраструктуры, но нужно быстро прототипировать с LLM.
  • Аналитики: хотят задавать вопросы к данным на естественном языке, а не писать SQL.
  • Студенты и исследователи: Basis родился как студенческий проект. Он понятен и не перегружен.
  • Энтузиасты локальных LLM: кто собрал мощную станцию и хочет загрузить её работой с реальными данными.

Ограничения и подводные камни

Basis Router не панацея. Он молодой проект. В коде есть баги. Документация иногда отстаёт. Поддержка S3 работает, но с большими файлами могут быть проблемы. Chunking - базовый, без умных алгоритмов вроде semantic splitting.

И главное: Basis Router не заменяет инженера. Если ваши данные - это бардак, инструмент не сделает их чистыми. Он только доставит этот бардак до LLM.

Что дальше? Совет от практика

Установите Basis Router сегодня. Даже если не планируете использовать в продакшене. Покопайтесь в коде на GitHub. Это редкий случай, когда студенческий проект решает конкретную проблему элегантно и просто.

Через год такие инструменты станут стандартом. Как Docker в своё время. Пока корпорации думают, студенты уже делают.

А если увлечётесь локальными моделями, посмотрите обзор фреймворков для локального запуска LLM. Basis Router отлично встаёт в эту экосистему.

←
На главную