AI용 데이터베이스 재정의: MongoDB가 Voyage AI를 인수한 이유

AI는 산업을 재편하고, 고객 경험을 새롭게 정의하며, 기업의 혁신, 운영, 경쟁 방식을 변화시키고 있습니다. 대부분의 초점이 프론티어 모델에 맞추어져 있지만, 근본적인 과제는 데이터를 저장하고 조회하여 AI 애플리케이션에 유용하게 만드는 방법에 있습니다. AI 기반 소프트웨어의 민주화는 적절한 추상화 위에 구축하는 데 달려 있지만, 현재 대부분의 조직에서 유용한 실시간 AI 애플리케이션을 대규모로 생성하는 것은 불가능합니다.

과제는 단지 복잡성만이 아닌 신뢰입니다. AI 모델은 확률론적이기 때문에 출력이 결정론적이지 않고 예측할 수 없습니다. 이는 오늘날 챗봇의 환각 문제에서 쉽게 확인할 수 있으며, AI 시스템이 자율적으로 의사 결정을 내리는 에이전트의 부상으로 더욱 중요해졌습니다. 개발 팀은 생성된 출력을 목표에 맞게 조정하고 정확성을 보장하기 위해 출력을 제어하고 구체화하며 근거를 마련할 수 있는 능력이 필요합니다.

AI 기반 검색 및 조회는 특정 소스에서 관련 문맥 데이터를 추출하여 신뢰할 수 있고 정확한 응답을 생성하거나 책임감 있고 안전한 조치를 취하도록 AI 모델을 보강하는 강력한 도구입니다. 이는 RAG(검색 증강 생성) 접근 방식에서 두드러지게 나타납니다. AI 기반 검색의 핵심은 데이터의 의미론적 의미를 포착하고 쿼리와 결과의 관련성을 평가하는 두 가지 주요 AI 구성 요소인 임베딩 생성과 순위 재지정입니다. 임베딩 생성과 순위 재지정 및 AI 기반 검색은 데이터베이스 계층에 포함되어 스택을 간소화하고 AI 애플리케이션을 위한 보다 안정적인 기반을 마련한다고 생각합니다. 데이터베이스에 보다 많은 지능을 활용하여 MongoDB는 기업이 환각을 완화하고, 신뢰성을 높이고, AI의 잠재력을 대규모로 최대한 발휘할 수 있도록 지원합니다.

가장 영향력 있는 애플리케이션에는 유연하고 지능적이며 확장 가능한 데이터 기반이 필요합니다. 그래서 AI 기반 검색 및 조회를 통해 정확도를 획기적으로 개선하는 임베딩 및 순위 재지정 모델 분야의 선두주자인 Voyage AI 인수를 발표하게 되어 기쁩니다. 이러한 움직임은 단순히 AI 기능을 추가하는 것이 아니라 AI 시대에 맞춰 데이터베이스를 재정의하는 것입니다.

이것이 중요한 이유: AI의 미래는 데이터의 더 나은 관련성과 정확성을 기반으로 구축됩니다

AI는 확률론적입니다. 사전 정의된 규칙과 논리를 갖춘 기존 소프트웨어처럼 구축되지 않았습니다. 대신 AI 모델의 훈련 방식과 조회된 데이터에 따라 응답을 생성하거나 조치를 취합니다. 그러나 기술의 확률론적 특성으로 인해 AI는 환각을 일으킬 수 있습니다. 환각은 잘못되거나 부정확한 검색의 직접적인 결과로, AI가 적절한 데이터에 액세스하지 못하면 그럴듯하지만 잘못된 정보를 생성합니다. 이는 특히 정확도를 타협할 수 없는 엔터프라이즈 및 미션 크리티컬 사용 사례에서 AI 도입을 가로막는 중대한 장벽입니다.

따라서 가장 관련성이 높은 데이터를 검색하는 것은 AI 애플리케이션이 고품질의 맥락에 맞는 정확한 결과를 제공하는 데 필수적입니다. 오늘날 개발자들은 AI 기반 애플리케이션을 구축하기 위해 개별 구성 요소의 조합에 의존합니다. 임베딩 모델과 같은 이러한 구성 요소를 최적으로 선택하지 않으면 데이터 검색의 관련성이 낮아지고 생성된 출력의 품질이 낮아질 수 있습니다. 이러한 단편적인 접근 방식은 복잡하고 비용이 많이 들며 비효율적이고 개발자에게 번거롭습니다.

MongoDB는 Voyage AI를 통해 데이터베이스에 AI 기반 검색 및 조회 기능을 네이티브로 제공하여 이 과제를 해결합니다. 개발자는 해결 방법을 구현하거나 별도의 시스템을 관리하는 대신 MongoDB 내에서 실시간 운영 데이터로부터 고품질 임베딩을 생성하고, 벡터를 저장하고, 시맨틱 검색을 수행하고, 결과를 정제할 수 있습니다. 이를 통해 복잡성을 제거하고 더 높은 정확도, 더 짧은 지연 시간, 간소화된 개발자 경험을 제공할 수 있습니다.

Voyage AI가 MongoDB에 제공하는 기능

Voyage AI는 Stanford, MIT, UC Berkeley, Princeton에 뿌리를 둔 세계적 수준의 AI 연구팀을 구축하여 고정밀 AI 검색 분야의 리더로 빠르게 성장해 왔습니다. 이들의 기술은 이미 Anthropic, LangChain, Harvey, Replit 등 가장 발전한 AI 스타트업의 신뢰를 받고 있습니다.

특히 Voyage AI의 임베딩 모델은 Hugging Face 커뮤니티에서 가장 높은 평가를 받은 제로샷 모델입니다. Voyage AI의 모델은 다음을 통해 생성된 출력의 품질을 향상하도록 설계되었습니다:

• 텍스트, 이미지, PDF 및 정형 데이터 전반의 의미를 더 잘 포착하는 임베딩을 생성하여 벡터 검색을 향상시킵니다.

• AI 기반 애플리케이션의 검색 결과를 정제하는 고급 순위 재지정 모델을 통해 검색 정확도를 향상시킵니다.

• 금융 서비스, 의료, 법률과 같은 다양한 산업에 최적화된 미세 조정된 모델과 코드 생성과 같은 사용 사례를 통해 분야별 AI를 활성화합니다.

Voyage AI의 검색 기능을 MongoDB에 통합함으로써 조직이 불필요한 복잡성 없이 더 높은 정확도와 신뢰성을 갖춘 AI 애플리케이션을 보다 쉽게 구축할 수 있도록 지원하고 있습니다.

Voyage AI가 MongoDB에 통합되는 방식

3단계에 걸쳐 Voyage AI를 MongoDB와 통합할 예정입니다. 첫 번째 단계에서는 Voyage AI의 텍스트 임베딩, 멀티모달 임베딩 및 순위 재지정 모델이 Voyage AI의 현재 API와 AWS 및 Azure Marketplace를 통해 계속 널리 제공되어 개발자가 동급 최고의 임베딩 및 순위 재지정 기능을 계속 사용할 수 있도록 보장할 것입니다. 또한 Voyage AI 모델 채택 증가를 지원하기 위해 플랫폼의 확장성과 엔터프라이즈 준비성에 투자할 것입니다.

다음으로, 임베딩 생성을 자동으로 처리하는 Vector Search용 자동 임베딩 서비스를 시작으로 Voyage AI의 기능을 MongoDB Atlas에 원활하게 임베딩할 예정입니다. 네이티브 순위 재지정이 뒤따를 예정이므로 개발자는 검색 정확도를 즉시 높일 수 있습니다. 또한 다양한 산업(예: 금융 서비스, 법률 등)이나 사용 사례(예: 코드 생성)를 더 잘 지원하기 위해 분야별 AI 기능을 확장할 계획입니다.

마지막으로, 향상된 멀티모달 기능을 통해 AI 기반 검색을 발전시켜 텍스트, 이미지, 동영상을 원활하게 검색하고 순위를 지정할 수 있도록 할 것입니다. 또한 명령어 조정 모델을 도입하여 개발자가 복잡한 미세 조정 대신 간단한 프롬프트를 사용하여 검색 동작을 개선할 수 있도록 할 계획입니다. 이는 MongoDB Atlas에 수명 주기 관리 기능을 임베딩하여 AI 애플리케이션에 대한 지속적인 업데이트와 실시간 최적화를 보장함으로써 보완될 것입니다.

이것이 개발자와 기업에 의미하는 것

AI 기반 애플리케이션에는 단순히 데이터를 저장, 처리, 보존하는 데이터베이스가 아니라 검색 정확도를 능동적으로 개선하고 원활하게 확장하며 운영상의 마찰을 없애는 데이터베이스가 필요합니다. MongoDB는 Voyage AI를 통해 데이터베이스가 미션 크리티컬 AI 기반 애플리케이션을 지원하는 데 필요한 요건을 재정의합니다.

개발자는 더 이상 외부 임베딩 API, 독립형 벡터 저장소 또는 복잡한 검색 파이프라인을 관리할 필요가 없습니다. AI 검색 기능이 데이터베이스 자체에 내장되어 시맨틱 검색, 벡터 검색, 순위 지정을 기존 쿼리처럼 원활하게 수행할 수 있습니다.

기업에게 이는 가치 실현 시간을 단축하고 AI 애플리케이션 확장에 대한 확신이 높아진다는 것을 의미합니다. 대규모로 고품질의 결과를 제공함으로써 엔터프라이즈는 가장 중요한 사용 사례에 AI를 원활하게 통합하여 신뢰성, 성능 및 실제 영향을 보장할 수 있습니다.

앞으로의 전망: 다음 단계

이것은 시작에 불과합니다. MongoDB의 비전은 MongoDB를 최신 AI 기반 애플리케이션을 위한 가장 강력하고 직관적인 데이터베이스로 만드는 것입니다.

• Voyage AI 모델은 곧 MongoDB Atlas에서 기본적으로 제공될 예정입니다.

• MongoDB의 AI 검색 기능을 계속 발전시켜 더욱 스마트하고 적응력이 뛰어나며 다양한 데이터 유형과 사용 사례를 처리할 수 있도록 만들 것입니다.

MongoDB에서 Voyage AI의 기능을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 계속 지켜봐 주세요.

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