Couchbase는 AI 기반 적응형 애플리케이션에 새로운 데이터베이스 벡터를 제공합니다.
Couchbase , AI 기반 적응형 애플리케이션 개발 가속화를 위한 새로운 기능으로 NoSQL 데이터베이스 플랫폼 업데이트
Couchbase는 최근 벡터 검색 지원을 도입하여 사용자가 데이터의 벡터 표현을 기반으로 유사성 쿼리를 수행할 수 있도록 했습니다. 이 기능은 생성형 인공 지능 애플리케이션에서 벡터를 활용하는 추세가 증가함에 따라 Pinecone과 같은 전문 벡터 데이터베이스 제공업체가 등장하고, 다른 데이터 유형과 함께 벡터 기능을 제공하는 Oracle과 같은 기존 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)이 등장하고 있는 추세에 발맞춰 도입되었습니다. 카우치베이스는 클라우드 환경, 온프레미스 데이터 센터, 모바일 디바이스, 엣지 컴퓨팅 인프라를 아우르는 포괄적인 플랫폼 전략에 이 기능을 통합함으로써 경쟁사와 차별화하고자 합니다. 2023년에 보조 AI 솔루션인 Cappella IQ를 출시한 데 이어, Couchbase의 최신 개발로 서비스를 더욱 강화
Couchbase는 검색 엔진 내에 기본적으로 통합되어 사용자가 익숙한 SQL\\+\\+ 쿼리 언어를 사용하여 벡터 검색과 하이브리드 검색 기능을 모두 활용할 수 있는 고유 접근 방식의 일환으로 벡터 검색을 도입하고 있습니다.
출처: Couchbase
NoSQL의 뿌리를 넘어 계속 성장하는 Couchbase
Couchbase의 가장 최근 개발은 이미 탄탄한 기반을 바탕으로 널리 보급되고 잘 확립되어 있는 데이터베이스 솔루션을 더욱 발전시키는 역할을 합니다.
Couchbase는 원래 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스 기술로 시작하여 시간이 지나면서 관계형 데이터베이스와 관련된 기능을 추가했습니다. 2021년에는 나스닥 거래소에 ‘BASE’라는 티커 심볼로 상장된 상장 기업이 되었습니다. 그 후의 성장은 인공지능의 인기 증가에 힘입어 클라우드에서 Capella 서비스형 데이터베이스(DBaaS) 제품을 확장한 데 기인한 것으로 볼 수 있습니다. 따라서 이 회사는 자사 서비스에 대한 수요가 지속적으로 증가할 것으로 예상하고 있습니다.
키낵시스는 인공지능을 중추적인 시장 변화로 인식하고 있으며, 다양한 잠재적 애플리케이션에 대한 비전을 제시하는 고객들로부터 엄청난 열정을 이끌어내고 있습니다.
Cain은 카우치베이스의 벡터 기능의 차별화된 특징 중 하나는 모바일 및 엣지 컴퓨팅 환경과의 호환성이며, 이러한 기술의 채택이 증가함에 따라 수많은 기업에서 점점 더 관련성이 높아질 것으로 예상하고 있습니다.
연사는 AI가 이커머스, 의료, 여행, 엔터테인먼트, 스마트 홈 기술 등 다양한 산업에서 필수적인 역할을 할 것이며, 이러한 애플리케이션은 기존의 클라우드 기반 솔루션에만 의존하기보다는 주로 엣지 컴퓨팅에 의해 주도될 것이라고 전망합니다. 이러한 신념은 클라우드와 엣지 시스템 간의 원활한 통합을 우선시하는 회사의 아키텍처 접근 방식에서 비롯됩니다.
AI 기반 적응형 애플리케이션에는 데이터가 필요합니다
글로벌 기업에서 기능 데이터베이스로 Couchbase를 활용하고 있습니다. 벡터 기능의 통합은 이러한 조직이 현재 Couchbase에 저장된 정보를 활용하여 AI 기반의 적응형 애플리케이션을 구동할 수 있도록 지원하는 데 목적이 있다고 Cain은 말합니다.
Cain은 AI 기반 적응형 소프트웨어가 고도로 개별화된 프로그램을 구성하여 인공지능의 힘이 없었다면 숨겨져 있을 귀중한 상황 및 맥락적 관점을 사용자에게 제공하는 데 놀라운 효과를 발휘한다고 설명했습니다.
기업용 적응형 애플리케이션을 개발하려면 신뢰할 수 있는 데이터 소스를 확보하는 것부터 시작해야 합니다. 여기에는 개발자가 이러한 정보에 효과적으로 액세스하고 활용하는 데 필요한 도구를 제공하는 것이 포함됩니다. 또한 애플리케이션이 해당 환경에서 최적으로 작동할 수 있도록 기반 플랫폼의 기능을 고려하는 것도 중요합니다.
문제의 개인은 Couchbase 데이터베이스가 클라우드 또는 엣지 환경에서 정형 및 비정형 데이터를 모두 관리할 수 있으며, 광범위한 애플리케이션에서 이러한 정보의 기밀성과 적시성을 보장할 수 있다고 주장했습니다.
Cain은 인공지능을 둘러싼 상당한 수준의 열기가 존재하지만, 그 근본적인 기반, 즉 그러한 혁신이 의존하는 데이터의 출처를 고려하는 것이 필수적이라고 설명합니다.