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.

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.

데이터 통합의 복잡성을 제거한 Cognica ERP는 '무엇'뿐 아니라 '왜', '앞으로'에 대한 답을 즉시 제공하여 비즈니스 경쟁력을 창출합니다.

2024년 6월 21일 OpenAI는 데이터베이스 스타트업 Rockset 인수를 발표했습니다. OpenAI에 따르면 Rockset 인수의 배경은 AI를 더 유용하게 만들기 위한 검색 인프라 개선이라고 합니다. 구체적으로 어떠한 이점 때문에 OpenAI는 Rockset을 인수했을까요?

RAG(검색 증강 생성)을 복잡한 인프라 구축 없이 AI 데이터베이스 하나로 쉽게 만들 수 있습니다.

현대 애플리케이션에서 사용자의 체류 시간을 늘리기 위해 많은 서비스는 추천 시스템을 도입하고 있으며, 이는 특히 콘텐츠와 이커머스 분야에서 매출과 직접적인 연관이 있는 중요한 요소입니다. 추천 시스템은 사용자의 행동을 분석하여 관심사를 파악하고 관련 아이템을 제공함으로써 체류 시간을 늘리고 구매를 유도합니다. 여기에 어떻게 벡터데이터베이스가 활용될 수 있을까요?

우리가 사용하는 모바일 애플리케이션이나 웹서비스에는 검색기능이 있습니다. 대부분은 데이터베이스에서 제공하는 기본적인 텍스트 검색이나 Elasticsearch 같은 검색 엔진에서 제공하는 전문 검색(Full-Text Search)을 사용하여 개발 합니다. Full-Text Search는 주로 텍스트 데이터 검색에 사용되는 전통적인 방법 중 하나로 문서, 웹 페이지, 데이터베이스 등에서 특정 키워드, 단어, 구문 등을 찾아내는 데 중점을 두고 있습니다. 주로 키워드 또는 짧은 문장을 입력하여 텍스트 데이터를 검색 하고, 키워드와 일치하는 문서를 찾는 과정을 거치는데, 문맥이나 의미적 유사성을 고려하지는 않습니다.