카우치베이스는 엣지에서의 벡터 검색을 최초로 발표하여 어디서나 AI 애플리케이션을 사용할 수 있도록 지원합니다.

개발자 생산성 향상을 위한 LangChain 및 LlamaIndex 지원 발표

Couchbase의 다목적 데이터베이스 플랫폼은 아키텍처의 복잡성을 줄여 신뢰할 수 있는 적응형 애플리케이션을 더 빠르고 쉽게 구축합니다. 

캘리포니아주 산타클라라 - 2024년 2월 29일 - 캘리포니아주 산타클라라 - 2024년 2월 29일 Couchbase, Inc. 클라우드 데이터베이스 플랫폼 기업인 Atlassian(NASDAQ: BASE)은 오늘 벡터 검색을 새로운 기능으로 도입했습니다. 카우치베이스 카펠라™ 서비스형 데이터베이스(DBaaS) 및 카우치베이스 서버 는 기업이 고도로 개인화되고 상황에 맞는 방식으로 사용자의 참여를 유도하는 새로운 종류의 AI 기반 적응형 애플리케이션을 시장에 출시할 수 있도록 지원합니다. 카우치베이스는 온사이트, 클라우드, 모바일 및 IoT 디바이스에서 엣지단까지 실행에 최적화된 벡터 검색을 제공하는 최초의 데이터베이스 플랫폼으로, 기업이 어디서나 적응형 애플리케이션을 실행할 수 있는 기반을 마련할 것입니다. 

"우리 플랫폼에 벡터 검색을 추가하는 것은 고객이 새로운 적응형 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하는 다음 단계이며, 클라우드에서 에지까지 벡터 검색을 제공하는 우리의 능력은 판도를 바꿀 것입니다."라고 Couchbase의 제품 관리 및 비즈니스 운영 담당 수석 부사장 Scott Anderson은 말합니다. "Couchbase는 이 순간을 포착하여 벡터 검색과 실시간 데이터 분석을 동일한 플랫폼에 통합하고 있습니다. 우리의 접근 방식은 고객에게 안전하고 빠르며 간소화된 데이터베이스 아키텍처를 제공하며, 다목적, 실시간, AI를 위한 준비가 되어 있습니다."

벡터 검색과 적응형 애플리케이션의 부상

기업들은 최종 사용자에게 탁월한 경험을 제공하는 제너레이티브 AI 기반의 초개인화된 고성능 적응형 애플리케이션을 구축하기 위해 경쟁하고 있습니다. 일반적인 사용 사례로는 챗봇, 추천 시스템, 시맨틱 검색 등이 있습니다. 예를 들어 고객이 특정 의상에 어울리는 신발을 구매하고자 한다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 고객은 모바일 애플리케이션에 의상 사진과 함께 브랜드 이름, 고객 평점, 가격대, 특정 지역에서의 구매 가능 여부 등을 업로드하여 온라인 검색의 범위를 좁힐 수 있습니다. 이러한 적응형 애플리케이션과의 상호 작용에는 벡터, 텍스트, 숫자 범위, 운영 재고 쿼리 및 지리적 공간 매칭을 포함한 하이브리드 검색이 포함됩니다. 

점점 더 많은 조직에서 대규모 언어 모델(LLM)과 대화하는 애플리케이션에 인텔리전스를 구축함에 따라, 벡터 검색으로 구동되고 검색 증강 생성(RAG)으로 강화된 시맨틱 검색 기능은 환각 문제를 해결하고 응답 정확도를 개선하는 데 매우 중요합니다. 벡터 전용 데이터베이스는 LLM의 데이터 처리 및 저장 문제를 해결하는 것을 목표로 하지만, 여러 개의 독립형 솔루션을 사용하면 엔터프라이즈 IT 스택이 복잡해지고 애플리케이션 성능이 느려집니다. 카우치베이스의 다목적 기능은 이러한 마찰을 없애고 간소화된 아키텍처를 제공하여 LLM 결과의 정확성을 향상시킵니다. 또한 Couchbase는 개발자가 벡터 인덱스를 사용하여 단일 SQL++ 쿼리로 이러한 애플리케이션을 더 쉽고 빠르게 구축할 수 있도록 지원하므로 여러 인덱스나 제품을 사용할 필요가 없습니다. 

카우치베이스의 최근 발표에 따르면 컬럼형 서비스벡터 검색과 함께 고객에게 비용 효율성과 복잡성 감소를 제공하는 고유한 접근 방식을 제공합니다. 워크로드를 하나의 클라우드 데이터베이스 플랫폼에 통합함으로써 Couchbase는 개발팀이 원하는 곳에서 실행되는 신뢰할 수 있는 적응형 애플리케이션을 더 쉽게 구축할 수 있도록 지원합니다. 모든 Couchbase 제품에 벡터 검색 기능이 제공되므로 고객은 이점을 누릴 수 있습니다:

• 유사 검색 및 하이브리드 검색텍스트, 벡터, 범위 및 지리공간 검색 기능을 하나로 결합한 검색 기능입니다. 
• RAG 를 통해 AI 기반 애플리케이션을 더욱 정확하고 안전하며 시의적절하게 만들 수 있습니다. 
• 향상된 성능 단일 인덱스 내에서 모든 검색 패턴을 지원하여 응답 대기 시간을 줄일 수 있기 때문입니다. 

AI 에코시스템 통합 강화 

카우치베이스는 AI 전략에 따라 다음과 같이 AI 파트너 생태계를 확장하고 있습니다. LangChain 그리고 LlamaIndex 지원으로 개발자의 생산성을 더욱 높일 수 있습니다. LangChain과의 통합을 통해 공통 API 인터페이스를 통해 광범위한 LLM 라이브러리와 대화할 수 있습니다. 마찬가지로, 카우치베이스와 라마인덱스의 통합으로 개발자는 적응형 애플리케이션을 구축할 때 훨씬 더 많은 LLM을 선택할 수 있게 될 것입니다. 이러한 에코시스템 통합은 쿼리 프롬프트 어셈블리를 가속화하고, 응답 유효성 검사를 개선하며, RAG 애플리케이션을 용이하게 할 것입니다. 

"검색은 데이터를 LLM과 결합하는 주된 방법이 되었습니다."라고 LangChain의 CEO이자 공동 창립자인 해리슨 체이스는 말합니다. "많은 LLM 기반 애플리케이션은 모델의 학습 데이터 세트 외에도 사용자별 데이터를 요구하며, 다양한 소스의 보충 데이터와 컨텍스트를 제공하기 위해 강력한 데이터베이스에 의존합니다. 카우치베이스와의 통합은 고객들에게 벡터 스토어를 위한 또 하나의 강력한 데이터베이스 옵션을 제공함으로써 AI 애플리케이션을 보다 쉽게 구축할 수 있도록 해줍니다."

견적 지원 

트렌디올의 기술 책임자이자 스태프 엔지니어인 엠레 사브치는 "카우치베이스가 벡터 기능을 추가하게 되어 매우 기쁘며, 소비자의 요구를 더 잘 충족하기 위해 AI와 LLM을 구현하고 있는 지금이 이보다 더 좋은 타이밍은 없을 것입니다."라고 말했습니다. "카우치베이스와 협력한 이후, 우리 개발자들은 고객에게 최상의 쇼핑 경험을 제공하기 위해 애플리케이션을 더욱 민첩하게 구축하고 확장할 수 있게 되었습니다. 벡터 검색을 추가함으로써 우리 팀은 사용자 경험을 더욱 개선하고 쇼핑객에게 더욱 정확하고 개인화된 검색 결과를 제공할 수 있게 되었습니다."

Constellation Research의 부사장 겸 수석 애널리스트 더그 헨첸은 "조직이 AI를 혁신의 주역으로 삼으면서 차세대 앱은 놀랍도록 발전할 것입니다."라고 말합니다. "AI를 지원하기 위해 새로운 도구와 인프라가 필요함에 따라 조직은 기술 스택을 통합 및 단순화하고 비용을 관리할 수 있는 방법을 점점 더 많이 찾고 있습니다. 벡터 검색 기능을 추가함으로써 Couchbase는 복잡성을 줄이고 클라우드부터 엣지, 온프레미스까지 다양한 요구 사항을 충족하는 다목적 데이터베이스 플랫폼을 제공하고 있습니다. 이를 통해 조직은 하나의 통합된 플랫폼에서 더 많은 작업을 수행하여 적응형 애플리케이션의 개발을 가속화할 수 있습니다."

이러한 새로운 기능은 2025 회계연도 1분기에 Capella 및 Couchbase Server와 모바일 및 에지용 베타 버전에서 사용할 수 있을 것으로 예상됩니다. 

추가 리소스

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