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
텔레픽스가 전문 기술 영역에 특화된 AI 검색모델 ‘픽시(PIXIE)’ 시리즈를 오픈소스로 공개했다. 이번 공개로 위성·항공우주 분야는 물론 고도의 전문성이 요구되는 산업 전반에서 AI 상용화를 앞당길 전망이다. 픽시(PIXIE, TelePIX Intelligent Embedding)는 대규모 언어모델(LLM)이 답변을 생성하기 전, 기술 문서에서 정확한 정보를 찾아주는 AI 검색모델이다. 위성 및 우주 분야를 비롯한 전문 기술 영역에 최적화돼 답변의 정확성과 신뢰도를 강화했다. 이 모델은 위성영상 분석 AI 에이전트 솔루션 ‘샛챗(SatCHAT)’ 성능 고도화를 위해 개발됐다. 샛챗은 RAG(검색증강생성) 기술을 활용해 사용자가 제공한 문서나 사내 기술 자료를 바탕으로 답변을 생성한다. 기존 범용 검색모델의 한계였던 전문 용어 이해와 설명 가능성 부족 문제를 해결하기 위해 텔레픽스는 항공우주, 위성, 국방 등 기술 문서에 특화된 임베딩 모델을 직접 개발했다. 픽시 시리즈는 ▲픽시 스플라드(한국어 전용 희소 벡터 모델) ▲픽시 룬(한·영 학습 인코더 기반 임베딩 모델) ▲픽시 스펠 0.6B·1.7B(디코더 기반 다국어 모델) 등 4종으로 구성된다. 이들은 방
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