몽고DB가 닷로컬 샌프란시스코에서 AI 애플리케이션 운영을 위한 새로운 기능을 공개하며 검색 정확도의 새로운 기준을 제시했다. 몽고DB는 핵심 데이터베이스에 세계적인 수준의 보이지 AI 임베딩 및 리랭킹 모델을 결합해 AI 애플리케이션을 위한 통합 데이터 인텔리전스 계층을 제공한다고 밝혔다.
이번 발표를 통해 몽고DB는 데이터 이동이나 중복 생성 없이 AI 애플리케이션을 구축·운영할 수 있는 환경을 구현했다. 보이지 AI 모델을 몽고DB 플랫폼 인프라에 직접 통합함으로써 개발자는 환각(hallucination) 위험을 줄이고 대규모 환경에서도 정교한 AI 애플리케이션을 안정적으로 운영할 수 있다.
몽고DB는 AI 애플리케이션을 운영 환경으로 이전하려는 개발자를 지원하기 위해 새로운 AI 기능을 선보였다. 보이지 AI의 5가지 임베딩 모델을 비롯해 몽고DB 임베딩 및 자연어 검색 엔진, 몽고DB 커뮤니티 벡터 서치용 자동 임베딩, 아틀라스 내 임베딩 및 리랭킹 AI 모델 API, 몽고DB 컴패스와 아틀라스 데이터 익스플로러를 위한 AI 기반 데이터 운영 어시스턴트가 포함된다. 해당 기능은 6만여 고객이 활용 중인 몽고DB의 AI-Ready 데이터 플랫폼 역량을 한층 강화한다.
프레드 로마 몽고DB 제품 및 엔지니어링 수석 부사장은 “고객이 AI와 관련해 직면하는 가장 큰 과제는 실험이 아니라 대규모 환경에서 안정적으로 운영하는 것”이라며 “이번 출시를 통해 개발자들이 복잡성을 줄이고 미션 크리티컬 환경에서 작동하는 AI 애플리케이션 구축에 집중할 수 있도록 지원한다”고 말했다.
운영 환경으로 전환되는 AI 프로젝트가 늘어나면서 기존 데이터 스택이 대규모 컨텍스트 인식 및 검색 중심 워크로드를 충분히 지원하지 못한다는 점도 부각되고 있다. 운영 데이터베이스, 벡터 스토어, 모델 API가 분산된 환경은 지연 시간과 운영 리스크를 키우는 요인으로 작용한다. 몽고DB는 이러한 문제를 해결하기 위해 운영 데이터와 검색 기능을 단일 데이터 플랫폼에서 함께 관리할 수 있도록 설계했다.
정식 출시된 보이지 4 시리즈는 퍼블릭 RTEB 리더보드에서 제미나이와 코히어를 능가하는 성능을 기록하며, 더 낮은 비용으로 높은 검색 정확도를 제공한다. 해당 시리즈에는 범용 모델인 보이지-4 임베딩, 최고 수준의 정확도를 제공하는 보이지-4-라지, 대기 시간과 비용을 최적화한 보이지-4-라이트, 로컬 개발과 온디바이스 환경을 위한 보이지-4-나노 모델이 포함된다.
또한 보이지-멀티모달-3.5 모델의 정식 출시로 텍스트와 이미지에 이어 비디오까지 지원 범위가 확대됐다. 이를 통해 표, 그래픽, 슬라이드, PDF 등 복합 문서에서 시맨틱 의미를 보다 정확하게 추출할 수 있으며 복잡한 문서 파싱에 소요되는 개발 부담을 줄일 수 있다.
몽고DB 벡터 서치를 위한 자동 임베딩 기능도 함께 공개됐다. 데이터가 삽입·업데이트·쿼리될 때마다 고정밀 임베딩을 자동으로 생성해 저장함으로써 별도의 임베딩 파이프라인 없이도 최신 검색 정확도를 유지할 수 있다. 해당 기능은 퍼블릭 프리뷰로 제공되며 자바스크립트, 파이썬, 자바 드라이버와 랭체인, 랭그래프 등 주요 AI 프레임워크를 지원한다.
수디쉬 나이어 타이니피시 공동 창립자 겸 CEO는 “보이지 AI는 대규모 환경에서도 일관된 정확도를 제공했으며 기본 제공되는 파이썬 API 역시 매우 가볍고 빠르다”고 평가했다. 로템 바이스 타빌리 CEO는 “몽고DB는 기업이 구축이 아닌 비즈니스와 고객에 집중할 수 있도록 돕는다”고 말했다.
헬로티 구서경 기자 |
