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[오라클클라우드월드2023] "노 쿼리 시대 올까?"…오라클, 자연어로 DB 검색 가능한 AI 벡터 검색 선보여

후안 루이자(Juan Loaiza) 오라클 미션 크리티컬 데이터베이스 기술 담당 총괄 부사장이 AI 벡터 기반의 시맨틱 검색 기능에 대해 설명하고 있다.
후안 루이자(Juan Loaiza) 오라클 미션 크리티컬 데이터베이스 기술 담당 총괄 부사장이 AI 벡터 기반의 시맨틱 검색 기능에 대해 설명하고 있다.

[디지털데일리 이상일기자] “벡터 검색에 생성형 AI까지 더하면 자연어로 DB검색이 가능해진다. 벡터 검색은 생성형 AI를 비즈니스 현업에서 축적된 지식을 기반으로 증강시킬 것이다”-후안 루이자(Juan Loaiza) 오라클 미션 크리티컬 데이터베이스 기술 담당 총괄 부사장

오라클이 오라클 데이터베이스23c(Oracle Database 23c)에 AI 벡터를 사용하는 시맨틱 검색 기능을 추가할 계획이라고 발표했다.

AI 벡터 검색(AI Vector Search)이라는 기능 모음에는 새로운 벡터 데이터 유형, 벡터 인덱스, 벡터 검색 SQL 연산자 등이 포함되어 있다.

9월 18~21일(현지시간) 미국 라스베이거스 베네치안 컨벤션 센터에서 개최된 오라클의 연례 컨퍼런스인 ‘오라클 클라우드월드 2023’ 행사에서 후안 루이자(Juan Loaiza) 오라클 미션 크리티컬 데이터베이스 기술 담당 총괄 부사장은 “오라클 AI 벡터 검색 기능은 머신러닝에 대한 전문 지식 없이도 사용할 수 있다. 개발자 및 관리자를 비롯한 모든 데이터베이스 사용자는 30분 이내에 해당 기능의 사용 방법을 모두 파악할 수 있다”라고 말했다.

오라클 데이터베이스는 해당 기능들을 활용해 문서, 이미지 및 기타 비정형 데이터의 시맨틱 콘텐츠(semantic content)를 벡터로 저장하고, 저장한 벡터를 사용하여 유사성 쿼리(similarity queries)를 신속하게 실행할 수 있다.

또한 해당 신기능들은 대형 언어 모델(LLM)과 개별 기업의 비즈니스 데이터를 결합하여 자연어 질문에 대한 응답을 제공하는 획기적 생성형 AI 기술인 검색 증강 생성(retrieval augmented generation, RAG)을 지원한다. RAG는 검색 정확도를 대폭 향상시키고, 기업의 중요 데이터를 LLM 학습 데이터에 노출하지 않아도 된다.

후안 루이자(Juan Loaiza) 오라클 미션 크리티컬 데이터베이스 기술 담당 총괄 부사장이 AI 벡터 기반의 시맨틱 검색 기능에 대해 설명하고 있다.
후안 루이자(Juan Loaiza) 오라클 미션 크리티컬 데이터베이스 기술 담당 총괄 부사장이 AI 벡터 기반의 시맨틱 검색 기능에 대해 설명하고 있다.

후안 루이자 총괄 부사장은 "오라클 데이터베이스는 시장을 선도하는 비즈니스 데이터 저장소이고, 비즈니스 데이터와 시맨틱 데이터의 결합은 AI 솔루션을 구현하고자 하는 기업에게 필요한 기술이다."라며 "단일 데이터베이스에서 비즈니스 데이터와 시맨틱 데이터를 함께 관리하는 경우, 2가지 유형의 데이터를 결합하여 검색이 더 쉽고, 빠르며, 정확해진다. 오라클 데이터베이스에 추가되는 AI 벡터 검색 기능은 고객사가 보안성, 데이터 무결성, 성능을 희생할 필요 없이 AI의 이점만을 빠르고 쉽게 활용할 수 있게 해준다"라고 말했다.

또한, 오라클은 오라클 데이터베이스(Oracle Database) 및 자율운영 데이터베이스(Autonomous Database)를 기반으로 구축된 애플리케이션에 LLM 기반 자연어 인터페이스를 추가함으로써 최종 사용자가 자연어를 이용한 질문만으로도 필요한 데이터를 빠르게 검색할 수 있는 간단하고 직관적인 방법을 제공할 예정이다. 즉 DB에 정보를 요청하는 '쿼리'를 날리지 않고도 DB활용이 가능해지는 단계까지 가면 DB활용에 대한 진입장벽이 낮아지는 셈으로 주목된다.

뿐만 아니라, 생성형 AI 기능으로 강화된 에이팩스(APEX) 및 SQL 디벨로퍼(SQL Developer)와 같은 오라클 데이터베이스 도구는 개발자가 코드를 직접 작성할 필요 없이 자연어를 사용하여 애플리케이션을 생성하거나, SQL 쿼리를 생성할 수 있도록 만들어 줄 것이란 설명이다.

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