About Cognica
Technical Manifesto
우리는 데이터 처리의 수많은 패러다임이 하나의 수학적 구조의 발현이라고 믿습니다.
관계형 쿼리, 텍스트 검색, 벡터 유사도 검색, 그래프 순회는 각각 별도의 시스템이 필요한 별개의 문제로 취급되어 왔습니다. 우리는 새로운 이론을 개발하여 그렇지 않다는 것을 증명했습니다 — 모든 연산은 포스팅 리스트에 대한 집합론으로 환원되며, 이 단일 대수적 프레임워크가 모든 패러다임을 통합합니다.
우리가 Cognica를 만든 이유는 이 증명이 프로덕션 수준의 구현을 필요로 하기 때문입니다. SQL Join, BM25 스코어링, HNSW 검색, 그래프 패턴 매칭이 동일한 실행 모델, 동일한 옵티마이저, 동일한 스토리지 레이어를 공유하는 완전한 트랜잭션 지원 데이터베이스 엔진.
우리의 작업은 출판된 연구에 기반합니다: 형식적 완전성 증명을 갖춘 통합 쿼리 대수, BM25와 벡터 점수를 실제 확률로 변환하는 베이지안 점수 보정, 그리고 다중 신호 융합이 신경망이라는 것을 보여주는 베이지안 유도. 우리는 기존 시스템에 기능을 덧붙이지 않습니다. 제1원리에서 도출합니다.
Milestones
2026
UQA Open Source
Unified Query Algebra 이론 연구를 위한 프로토타입 UQA를 오픈소스로 공개. 대수적 기반을 검증하고 탐구하기 위한 Python 구현.
cognica-io/uqa2026
Copy-and-Patch JIT Compiler
네이티브 x86-64 및 ARM64 코드를 생성하는 스텐실 기반 JIT 컴파일러. 연산 집약적 표현식에서 2-10배 속도 향상.
2026
Bayesian BM25 Published
Bayesian BM25 논문 출판 및 MTEB 베이스라인 모델로 채택. Apache Lucene의 하이브리드 검색 랭킹 알고리즘으로 채택. 레퍼런스 구현을 오픈소스로 공개. txtai에 통합되고 Vespa.ai 공식 예제로 채택.
cognica-io/bayesian-bm252025
First Product Release
SQL, 텍스트 검색, 벡터 검색, 그래프 쿼리를 통합 지원하는 PostgreSQL 호환 Cognica 데이터베이스 엔진 첫 릴리즈.
2024
Research Completion and Implementation
그래프 확장 및 범주론적 기반을 포함한 이론 프레임워크 완성. C++23으로 Cognica 데이터베이스 엔진 구현 시작.
2023
Database Theory Research
통합 쿼리 대수에 대한 기초 연구 시작. 포스팅 리스트를 관계형, 텍스트 검색, 벡터 검색 패러다임을 통합하는 보편적 추상화로 확립.