대부분의 조직에서 제너레이티브 AI 작업이 진행 중이지만 데이터 기반은 고르지 않습니다. 카우치베이스가 UserEvidence에 의뢰하여 제품, 엔지니어링, 데이터 및 AI 전문가 619명을 대상으로 실시한 독립적인 시장 조사에 따르면 특히 개발자 생산성, 데이터 분석 및 챗봇 분야에서 높은 신뢰도와 활동 증가를 보였습니다. 동시에 많은 팀이 단일 모델에 의존하고 있고 통합된 다중 모델 데이터베이스가 부족하며, 환각과 데이터 프라이버시에 대한 우려가 여전히 만연해 있습니다. 기업이 GenAI를 채택하는 방법, RAG 및 데이터 파이프라인에서 병목 현상이 나타나는 곳, 최신 NoSQL 데이터 레이어가 팀이 파일럿에서 프로덕션으로 전환하는 데 어떻게 도움이 되는지에 관한 데이터에 나타난 내용을 읽어보세요.
AI 도입과 데이터 기반
설문조사에 참여한 조직의 62%는 이미 GenAI를 사용하고 있지만, 대부분 통합 데이터 플랫폼이 부족합니다. 29%만이 멀티 모델 데이터베이스를 사용하여 AI에 데이터를 공급한다고 답했는데, 이는 프로젝트 확장에 따른 혁신 속도를 늦출 수 있습니다. 파편화된 스택은 오류를 추적하고 민감한 정보를 관리하며 기대치를 충족하기 어렵게 만듭니다.
응답자의 49%가 하나의 LLM(주로 ChatGPT)만 사용하는 등 모델 사용은 초기 단계에 집중되어 있습니다. 한편, 77%는 AI에 뒤처지는 것에 대해 우려하고 있으며, 이는 AI에 대비한 더 빠르고 반복 가능하며 안전한 데이터 파이프라인의 필요성을 강조합니다. 현재 사용 현황을 보면 72%가 개발에, 65%가 데이터 분석에, 59%가 챗봇에 사용되는 등 실용적이고 데이터 사용량이 많은 것으로 나타났습니다. 이러한 모든 워크로드는 속도, 스키마 유연성, AI 통합에 최적화된 데이터베이스에 의존합니다.
이는 무엇을 의미할까요? 통합된 개발자 친화적인 데이터 계층이 없으면 팀은 유망한 파일럿에서 내구성 있는 프로덕션급 경험으로 전환하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
응답자의 주요 관심사
응답자들의 가장 큰 우려는 신뢰에 관한 것이었습니다. 85%는 GenAI 환각에 대해, 83%는 LLM과 독점 데이터를 공유하는 것에 대해 우려했습니다. 이 두 가지 문제를 모두 해결하려면 신뢰할 수 있는 소스 데이터를 가깝게 유지하면서 벡터를 저장하고 검색할 수 있는 데이터베이스로 뒷받침되는 RAG 아키텍처가 필요하므로 근거가 있고 신뢰할 수 있는 답변을 얻을 수 있습니다. 또한 액세스 규칙을 적용하고 유출을 방지하는 동시에 유용한 검색을 가능하게 하는 안전하고 제어된 데이터 계층이 필요합니다. 요컨대, 신뢰는 고객 대면 AI의 가장 중요한 요소이며, 명확한 거버넌스를 갖춘 근거 기반 검색은 나중에 추가할 것이 아니라 처음부터 설계되어야 합니다.
RAG 및 데이터 파이프라인 과제
응답자들은 핵심 데이터 책임과 직결되는 몇 가지 과제를 지적했습니다. 67%는 퍼블릭 LLM의 개인정보 보호 및 규정 준수 문제를 언급하며 보안 정책 시행을 위해 액세스 제어, 벡터 검색, 다중 모델 저장 기능이 내장된 데이터베이스의 필요성을 강조했습니다. 49%는 데이터 파이프라인과 신속한 엔지니어링에 어려움을 겪고 있으며, JSON, 네이티브 벡터 임베딩, ETL 통합을 지원하는 플랫폼은 깨지기 쉬운 글루 코드를 줄여 간소화할 수 있습니다. 47%는 비정형 데이터 관리에 어려움을 겪고 있으며, PDF, 텍스트, 메타데이터를 함께 처리하는 문서 및 벡터 기능은 이러한 격차를 해소하고 검색을 안정적으로 수행할 수 있다고 답했습니다.
RAG 데이터 수명 주기에 대한 체계적인 접근 방식이 좋습니다. 우선순위 소스를 통합하고, 청킹과 메타데이터를 표준화하고, 벡터를 소스 데이터와 함께 배치하고, 액세스 제어를 시행하세요. 엔드투엔드 지연 시간을 측정하고, 조치를 취하기 전에 응답을 확인하는 검증 단계를 추가하여 정확성과 신뢰도를 측정할 수 있도록 하세요.
정리하기: NoSQL 데이터베이스가 도움이 되는 경우
최신 NoSQL 플랫폼은 정형, 반정형, 비정형 데이터를 JSON 우선 모델로 통합하고, 소스 진실 옆에 벡터를 저장 및 쿼리하며, 여러 지역에 걸쳐 실시간 검색을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 RAG의 복잡성을 줄이고, 거버넌스를 강화하며, 사용자 대면 AI가 요구하는 1초 미만의 성능을 지원합니다.
결론
AI에 대한 신뢰도는 높지만 성숙도는 아직 초기 단계입니다. 대부분의 작업은 복잡한 에이전트나 엔터프라이즈 애플리케이션보다는 코파일럿, 챗봇, 단일 모델 테스트와 같은 파일럿 단계에 머물러 있습니다. 이러한 야망과 현실의 격차, 낮은 신뢰도 때문에 NoSQL 데이터베이스는 데이터를 간소화하고, RAG 검색을 확장하며, 프로덕션 성능을 제공함으로써 조직이 실험에서 실제 성과로 나아갈 수 있도록 도와줄 수 있습니다. 다음에서 전체 조사 결과를 확인하세요. 엔터프라이즈 AI 개발 현황: 구현 인사이트 및 아키텍처 현실.
