Cognica Blog

모델과 하드웨어 사이에 있어야 할 데이터 계층이 파편화되어 있고, 온디바이스에서는 거의 존재하지 않습니다. 이것이 왜 구조적 문제인지, 현재의 해법들이 왜 진짜 해법이 아닌지, 그리고 올바른 해법이 갖춰야 할 조건은 무엇인지 분석합니다. 이 조건들에 대한 하나의 구체적 응답으로 UQA와 Cognica 엔진을 제시합니다.

코사인 유사도 0.85는 각도이지, 확률이 아닙니다. ANN 인덱스가 이미 계산하는 분포 통계를 활용하여 벡터 유사도 점수를 보정된 적합성 확률로 변환하는 방법을 설명합니다. 텍스트와 벡터 검색의 확률적 통합을 완성합니다.

현대 검색 시스템에서 어휘 매칭과 의미적 이해를 결합하는 것은 근본적인 과제입니다. Cognica Database에서 BM25 점수를 보정된 확률로 변환하여 텍스트 검색과 벡터 검색 결과의 근본적인 결합을 가능하게 하는 확률적 랭킹 프레임워크를 어떻게 구축했는지 살펴봅니다.

온디바이스 AI가 요구하는 데이터베이스 아키텍처의 변화를 살펴봅니다. SQLite가 온디바이스 컴퓨팅의 해답이었던 것처럼, 온디바이스 AI에는 트랜잭션, 분석, 전문 검색, 벡터 검색을 통합한 새로운 데이터베이스가 필요합니다. Cognica가 온디바이스와 서버에서 동일하게 동작하는 이유를 설명합니다.

법률 서비스 시장에서 판례 검색이 어려운 이유를 기술적으로 분석합니다. 판례 데이터의 구조적 특성과 기존 분산 아키텍처(RDB + ElasticSearch + Vector DB)의 한계를 살펴보고, 단일 데이터베이스 기반의 통합 검색이 왜 필요한지 설명합니다.

기능별로 분산된 데이터베이스 아키텍처가 AI 시대에 어떻게 구조적 제약이 되는지 살펴봅니다. OLTP, OLAP, FTS, Vector DB를 조합하는 전통적 방식의 한계와 복잡성, 그리고 Cognica가 제시하는 통합형 데이터베이스의 기술적 전환점을 소개합니다.

기능별로 분화된 데이터베이스 시대가 가져온 복잡성과 한계를 넘어, 왜 이제는 하나의 통합된 데이터베이스가 필요한지 살펴봅니다. Cognica가 제시하는 OLTP, OLAP, 캐시, FTS, 벡터 검색을 단일 엔진에서 제공하는 통합형 데이터베이스의 가치와 AI 시대의 데이터베이스가 나아가야 할 방향을 소개합니다.

벡터 검색에서 NOT 연산이 어려운 이유를 설명합니다.

벡터 임베딩 한계와 특성을 설명하고 이를 저장하기 위한 기능 개선 내용을 다룹니다.

FTS를 사용한 판례 검색 데모에 벡터 검색을 적용하여 자연어 검색 서비스를 구축하는 방법을 설명합니다.