EDB, '포스트그레스 AI'로 기업용 생성형 AI 공략…"소버린 데이터의 교두보"

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석, 인공지능, 머신러닝

대상자

데이터 과학자, AI 개발자, 기업 IT 담당자

핵심 요약

• EDB는 '소버린 데이터 및 AI 플랫폼'으로 AI와 데이터 통합을 위한 통합 환경을 제공
• AI 모델이 데이터를 외부로 이동하지 않고 내부 시스템에서 작동하여 보안 및 통제력을 강화
• 로우코드 AI 개발 체계와 벡터 저장소(pgvector), RAG 모듈, 다중 언어모델 연동 엔진 등 기능 포함

섹션별 세부 요약

1. EDB의 AI-레디 포스트그레스 플랫폼 소개

• EDB는 'AI-레디 포스트그레스'와 'EDB 포스트그레스 AI'를 공개하며 데이터 처리, 분석, 생성형 AI 워크로드를 통합한 플랫폼을 제공
• AI 모델이 데이터를 외부로 이동하지 않고 내부 시스템에서 작동하여 보안 및 통제력을 강화
• 캐빈 댈러스 CEO는 "AI는 산업혁명만큼 거대한 변화로, 모든 기업과 국가는 데이터를 중심으로 AI 전략을 구축해야 한다"고 강조

2. 'EDB 포스트그레스 AI'의 구조 및 기능

• 로우코드 AI 개발 체계를 갖추고 있으며, 기존 포스트그레스 정형 데이터와 오브젝트 스토리지 기반 비정형 데이터를 통합 구성
• 서드파티 데이터 접근 설정, LLM 실행 규칙 지정, 외부 툴 연동 설정 후 챗봇 에이전트 생성 및 다양한 언어모델 적용
• 생성된 AI는 슬랙, 젠데스크 등 환경에 배포 가능하며 동일한 보안 정책 유지

3. 플랫폼의 주요 구성 요소 및 기능

• 피지벡터(pgvector) 기반 벡터 데이터 저장소 포함
• 검색증강생성(RAG) 구현 모듈, 다중 언어모델 연동 엔진 포함
• GPT, 라마, 코히어 등 외부 모델 선택 인터페이스 제공
• 문서 응답형 시스템, 자동화된 고객 지원, ERP 연동형 AI 비서 개발 지원

4. 관찰 가능성(Observability) 기능 강화

• 모든 쿼리, 토큰 사용, 응답 지연, 사용자별 인터랙션 로그 등 실시간 수집
• AI 결과에 대한 근거 추적 가능하며, 운영자는 정책 기반 접근권한 제어 가능
• LLM 응답 사후 분석 및 리랭킹 설정 조정 가능

5. 배포 구조 및 파트너십

• 완전 컨테이너 기반 배포 구조로, 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 데이터센터, 에어갭 엣지 환경 어디든 설치 가능
• 쿠버네티스 환경 최적화 및 오픈시프트(OpenShift) 통합으로 하이브리드 배포 용이
• 레드햇은 오픈소스 생태계를 통한 신뢰성 및 확장성 확보, 슈퍼마이크로는 GPU 기반 연산 최적화 및 엣지 환경 대응

결론

• 기업은 데이터와 AI를 통합한 '소버린 플랫폼'을 통해 보안, 확장성, 거버넌스를 확보할 수 있으며, 로우코드 AI 개발 체계와 컨테이너 기반 배포 구조를 통해 다양한 환경에서 활용 가능하다.