새로운 사용자 경험과 비즈니스 기회를
만드는 데이터베이스
Cognica는 다양한 기능과 높은 성능을 제공하는 새로운 형태의 다목적 데이터베이스입니다. Cognica를 사용하면 일반적인 데이터베이스의 기능 뿐만 아니라 완전한 기능의 Full-text Search 및 Vector Search 등을 사용하여 안정적이고 확장 가능한 응용 프로그램을 쉽게 개발 할 수 있습니다. 다양한 사례를 통해 더 알아보세요.

Cognica 활용 사례

자체 데이터로 질문과 답변이 가능한 대화형 AI 검색 구현

기업이 보유한 데이터(계약서, 고객 문의, 상품 정보 등) 기반으로 대화형 AI 검색을 만들고 싶다면 벡터 데이터베이스에 데이터를 저장한 후, 저장한 데이터를 LLM(ChatGPT 등)과 결합해 주면 됩니다. 위키피디아 데이터로 질문과 답변이 가능한 대화형 AI 검색 예제 Cognica Search Demo의 개발 과정을 상세히 확인해 보세요.

별도 검색 엔진을 쓰지 않고 데이터베이스 하나로 구현

검색 제품 도입해서 연동, 개발 하느라 너무 힘들지 않으신가요? 비용도 물론 걱정됩니다. Cognica 데이터베이스에서 Full-Text Search 기능을 바로 가져다 쓸 수 있습니다. 소규모 팀부터 대규모 회사까지 원하는 검색 기능은 구축 끝. 서버 비용 감소, 개발 리소스 감소 등 한 번에 해결할 수 있어요.

상품, 영화, 도서, 여행지, 패션, 채용 후보자 등 다양한 데이터 기반 추천 시스템 개발

추천 항목만 다를 뿐 고객에게 무언가를 추천하는 시스템을 만드는 구조는 동일합니다. 예를 들어, 책, 잡지 등 문서 데이터를 문단 단위로 벡터 임베딩(데이터를 N차원으로 표현)하여 유사한 내용을 담고 있는 도서를 벡터 검색 후 사용자 특성에 맞는 도서를 추천할 수 있어요. Cognica 벡터 데이터베이스가 추천 시스템에 꼭 필요한 이유를 더 알아보세요.

Cognica 데이터베이스로 비디오, 오디오, 이미지 데이터 검색

다양한 형태의 데이터를 벡터 임베딩으로 저장해서 벡터 검색으로 바로 찾습니다. 뿐만 아니라 단어로 이미지를 검색하거나 영상에서 특정 이미지를 찾는 것도 가능하고, 반대로 이미지를 표현하는 문서도 찾아낼 수 있어요. 예를 들어 서비스에 이미지로 검색하여 이미지 검색 결과를 구현하고 싶다면 이 개념을 꼭 확인해야 합니다.

추가 활용 사례

사기거래, 부정 감지

  • 유사도 검색이 가능하다는 것은 이상치(outlier)도 검색 가능함을 의미합니다.
  • 이커머스 온라인 결제, 금융거래 등의 정보를 실시간으로 임베딩하여 정상거래의 임베딩과 다른 임베딩이 검색되었을 경우 이상거래를 감지 할 수 있습니다.

법률 검색

  • 판례와 같은 법령 문서에서 사용하는 표현과 단어는 일상생활과 다르기 때문에 기존의 텍스트 검색만으로 한계가 있습니다. 또한 동일하거나 유사한 단어를 사용하여 검색하더라도 검색된 판례의 내용이 내가 찾고자 하는 사건과 다를 수 있습니다.
  • 텍스트 기반의 Full-Text Search에 Vector Search를 혼합한 Cognica의 Hybrid Search는 수 십만 건의 판례, 법령에서 유사 사건, 관련된 판례를 빠르게 찾아 낼 수 있습니다.

채용 후보 추천 및 직무 검색

  • 채용과 관련된 보유기술, 직군, 자격증과 같은 정보를 사전에 분류하지 않더라도 채용후보자와 가장 적합한 포지션을 추천합니다.
  • 예를 들어 재무전문가, 회계사는 단어가 다르기 때문에 동의어 처리가 필요하지만 벡터검색을 사용하면 두 직군이 유사함을 판단 할 수 있습니다.

여행 및 숙박

  • 서비스에서 제공하는 다양한 조건을 필터 설정해서 숙박 장소를 찾는 대신 고객이 직접 원하는 조건을 자연어로 검색하거나 찾고 있는 숙박 이미지를 업로드하여 원하는 상품을 찾습니다.
  • 숙박 이미지가 가진 느낌이나 형상을 통해 이미지 유사성을 벡터 검색으로 찾아 다양한 상품을 보여줄 수 있습니다.
Cognica 데이터베이스가 현재 비즈니스에 어떻게 도움 되는지 더 알고 싶으신가요?

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