Cognica Blog

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.

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