에이전트 구축 시 Couchbase만 필요한 이유

에이전트는 자율적으로 작업을 수행하고, 의사 결정을 내리고, 사용자 또는 다른 시스템과 상호 작용할 수 있는 대규모 언어 모델(LLM)로 구동되는 지능형 시스템입니다. 기존 소프트웨어와 달리 에이전트는 자연어 입력을 이해하고, 취할 조치를 결정하고, 도구를 사용하거나 데이터에 액세스하여 사용자를 대신하여 작업을 완료할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 운영을 간소화하고, 고객 서비스를 개선하며, 워크플로를 자동화하고, 고도로 개인화된 경험을 대규모로 제공할 수 있는 새로운 가능성을 열 수 있습니다.

지능형 자동화에 대한 수요가 증가함에 따라 상담원 기반 시스템이 최신 AI 전략의 핵심이 되고 있습니다. 지원 티켓에 응답하고 약속을 예약하는 것부터 보고서를 분석하고 비즈니스 프로세스를 트리거하는 것까지, 에이전트는 효율성을 크게 향상시키고 새로운 사용자 경험을 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 예를 들어 소매업체는 에이전트를 배치하여 최근 구매 내역을 기반으로 개인화된 마케팅 이메일을 자동으로 생성할 수 있습니다. 의료 서비스 제공업체는 에이전트를 사용하여 환자 접수 양식을 요약하고 예비 진단을 제안할 수 있습니다. 금융 서비스에서는 에이전트가 거래에 이상 징후가 있는지 검토하거나 필요에 따라 규정 준수 보고서를 작성할 수 있습니다. 이러한 시스템을 효과적으로 구축하려면 개발자는 에이전트가 스마트할 뿐만 아니라 데이터베이스부터 시작하여 올바른 데이터와 도구에 잘 연결되어 있는지 확인해야 합니다.

에이전트 애플리케이션을 위한 데이터베이스를 논의할 때 벡터 검색을 가장 먼저 떠올리는 경우가 많습니다. 벡터 검색을 사용하면 데이터베이스에서 정확한 키워드 일치가 아닌 의미론적 유사성을 기반으로 정보를 효율적으로 검색할 수 있기 때문입니다. 벡터 검색은 데이터를 고차원 숫자 벡터로 표현함으로써 에이전트가 문맥과 관련된 정보를 빠르고 정확하게 찾을 수 있게 해주며, 이는 질문 답변, 추천 시스템, 검색 증강 생성(RAG) 등의 업무에 매우 중요합니다. 강력한 벡터 검색 기능이 없으면 상담원이 작업을 효과적으로 수행하는 데 필요한 정확한 정보를 식별하고 검색하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

하지만 벡터 검색은 매우 중요한 기능이지만, 강력한 에이전트 상호 작용에 필요한 전체 그림의 일부에 불과합니다. 에이전트의 잠재력을 완전히 실현하려면 다양한 데이터와의 보다 총체적인 상호 작용을 지원하는 광범위한 데이터베이스 기능을 고려해야 합니다.

에이전트란 무엇이며 데이터는 에이전트와 어떤 관련이 있나요?

기본적인 수준에서 LLM은 학습 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 텍스트를 생성합니다. 그 자체로는 특정 비즈니스나 실시간 정보에 대해 아무것도 알지 못합니다. 벡터 검색은 LLM에 자체 데이터에 대한 액세스 권한을 부여하여 이 문제를 해결합니다. 벡터 검색은 문서와 사용자의 질문을 모두 비교하기 쉬운 방식으로 단어의 의미를 나타내는 숫자로 변환하는 방식으로 작동합니다. 그러면 LLM은 응답을 생성하는 동안 데이터베이스에서 가장 관련성이 높은 정보를 찾아서 사용할 수 있습니다. 검색 증강 생성(RAG)이라고 하는 이 접근 방식은 모델이 보다 정확하고 문맥을 인식하는 답변을 제공하는 데 도움이 됩니다.

하지만 진정한 에이전트의 역할은 검색 그 이상입니다. 에이전트는 단순한 질문 답변 엔진이 아니라 사용자 프롬프트에 따라 사용하도록 선택할 수 있는 일련의 도구가 탑재된 LLM입니다. 이러한 도구에는 웹 검색, API, 계산기 또는 데이터베이스 기능이 포함될 수 있습니다. 상담원은 응답을 반환하기 전에 단일 작업 과정에서 필요에 따라 여러 도구를 호출할 수 있습니다. 이렇게 함으로써 사용자를 대신하여 자율적으로 작업을 수행할 수 있습니다.

대부분의 애플리케이션에서 이러한 도구는 궁극적으로 데이터 소스(일반적으로 데이터베이스)에서 데이터를 생성, 읽기, 업데이트 또는 삭제합니다. 즉, 에이전트 동작은 애플리케이션의 비즈니스 로직에 따라 표준 CRUD 작업을 수행하는 경우가 많습니다. 에이전트와 데이터베이스 간의 통합이 잘 이루어질수록 에이전트의 기능, 일관성 및 보안이 향상되며, 데이터베이스가 우수할수록 에이전트 개발이 더 쉬워집니다.

에이전트를 구축할 때 데이터베이스 선택이 중요한가요?

에이전트는 일반적으로 LangGraph와 같은 에이전트 프레임워크를 사용하여 구축됩니다. 이러한 프레임워크는 개발자가 다양한 에이전트, 도구, 애플리케이션 동작을 제어하는 비즈니스 로직 간의 로직 흐름을 구조화하는 데 도움이 됩니다. 겉으로 보기에는 이러한 개발은 특정 데이터베이스 기술과 완전히 분리된 것처럼 보입니다. LangGraph와 같은 프레임워크는 스토리지가 아닌 오케스트레이션에 초점을 맞추고 있기 때문입니다. 그러나 데이터베이스를 별도의 독립체로 보는 것은 근시안적인 시각입니다.

실제로 데이터베이스의 선택은 에이전트 설계, 도구 통합 및 실행 효율성에 큰 영향을 미칩니다. 에이전트는 궁극적으로 데이터와 상호 작용하는 툴을 통해 작업을 수행합니다. 따라서 애플리케이션의 데이터베이스 또는 데이터 계층의 특성은 에이전트를 얼마나 쉽게 개발할 수 있는지, 얼마나 효과적으로 운영할 수 있는지에 큰 영향을 미칩니다.

상담원 지원을 위해 데이터베이스에서 필요한 것 - 그리고 Couchbase가 적합한 방법

에이전트 애플리케이션을 설계하려면 단순한 벡터 검색 엔진 이상의 것이 필요합니다. 풍부한 인터랙션 모델, 대규모 성능, 운영의 단순성을 지원하는 데이터베이스가 필요합니다:

• • 네이티브 JSON 지원. 데이터베이스는 LLM에 자연스럽게 부합하는 형식으로 데이터를 저장해야 합니다. JSON은 이러한 목적에 가장 직관적인 구조로, 모델이 변환 없이도 데이터를 파싱하고 이해할 수 있습니다. Couchbase는 기본적으로 JSON을 사용하므로 에이전트와 더 쉽게 통합할 수 있습니다.
  • 유연한 액세스 방법. 상담원은 데이터에 액세스할 수 있는 다양한 방법을 활용할 수 있습니다:
    • 사용 키-값 조회를 통해 빠르게 직접 액세스할 수 있습니다. 예를 들어 상담원이 전체 데이터 집합을 스캔하지 않고 응답을 개인화하기 위해 ID로 사용자 프로필을 검색하는 경우입니다.
    • 레버리지 SQL 상담원이 여러 테이블에 걸쳐 고객 구매 내역을 분석하여 관련 제품을 제안하거나 이상 징후를 표시해야 하는 경우와 같이 복잡한 쿼리 및 조인을 위한 것입니다.
    • 신청하기 벡터 검색 의미적 유사성을 위해 - 상담원이 정확한 문구뿐만 아니라 의도와 일치하는 지식 문서나 문서를 검색하여 사용자 질문에 답변할 때 이상적입니다.
    • 활용 전체 텍스트 검색 를 사용하여 상담원이 고객 피드백이나 지원 티켓에서 특정 문제에 대한 모든 언급을 찾아야 하는 경우와 같이 구조화되지 않은 콘텐츠에 사용할 수 있습니다.

• • 지연 시간이 짧고 확장성이 뛰어납니다. 에이전트 애플리케이션은 실시간으로 응답해야 합니다. 데이터베이스는 지연 시간이 짧은 액세스를 제공하고 수요에 따라 수평적으로 확장할 수 있어야 합니다. Couchbase의 메모리 우선 아키텍처와 분산 모델은 부하가 많은 상황에서도 일관된 성능을 보장합니다.
  • 운영 간소화 및 통합. 다양한 쿼리 유형에 대해 별도의 데이터베이스를 관리하면 시스템이 복잡해지고 개발 속도가 느려집니다. Couchbase와 같은 통합 플랫폼은 모든 유형의 쿼리를 한 곳에서 처리하여 운영 부담을 줄여주는 동시에 여러 개의 데이터 사본을 저장하고 복잡한 데이터 파이프라인을 유지 관리하는 비용을 줄여줍니다. Couchbase를 사용하면 데이터에 액세스하는 방법에 관계없이 항상 데이터를 사용할 수 있습니다.

카우치베이스는 이 모든 기능을 단일 플랫폼에서 제공합니다.

에이전트 개발 에코시스템과 통합

LangGraph와 Langflow와 같은 프레임워크는 LLM을 중심으로 상호작용과 워크플로우를 구조화하여 에이전트 애플리케이션을 더욱 향상시킵니다. 카우치베이스는 GenAI 에코시스템의 주요 구성 요소와 통합되어 지속적이고 분산된 에이전트 상태를 지원하는 LangChain 검색기 및 문서 로더, 시맨틱 캐싱 메커니즘, LangGraph의 체크포인터를 제공합니다. 또한 Langflow와의 통합을 통해 LLM 파이프라인을 시각적으로 설계할 수 있으며, Couchbase의 MCP 서버는 도구 액세스를 위한 표준 인터페이스를 제공합니다.

• • 보기 최신 카우치베이스 통합을 보려면 여기를 클릭하세요. GenAI 에코시스템과 함께합니다.

또한, 현재 비공개 프리뷰 버전으로 제공되는 Couchbase Capella™ AI 서비스는 에이전트 개발을 더욱 간소화할 준비가 되어 있습니다. 이 서비스는 Capella와 LLM 간의 완벽한 관리 및 보안 통합을 제공하여 벡터 저장부터 시맨틱 검색까지 모든 것을 간소화하고 에이전트 기반 애플리케이션의 가치 창출 시간을 단축합니다.

• • 참조 AI 서비스 페이지 에서 자세한 내용을 확인하세요.

결론

벡터 검색이 널리 채택되고 있지만, 에이전트 기반 애플리케이션의 진정한 차별화 요소는 다양한 상호 작용 방법, 확장성 및 사용 편의성을 처리하는 데이터베이스의 전반적인 역량입니다. 카우치베이스는 이러한 모든 영역에서 탁월한 성능을 발휘하여 강력하고 효율적이며 다양한 에이전트 경험을 제공하는 최적의 플랫폼을 LLM과 함께 제공합니다.