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◼ 게스트 : 윤성열 대표 / 드림플로우
◼ 진행자 : 고우성 PD / 토크아이티 (wsko@talkit.tv, https://talkit.tv/)
포스트그레SQL(PostgreSQL)은 기존 RDBMS 구조를 유지하면서 벡터 데이터 처리를 지원하여 AI 및 검색 시스템에서 강력한 대안이 되고 있는 것을 보여줍니다.
기존 SQL 사용자들은 별도의 벡터 DB를 도입하지 않고도 익숙한 환경에서 벡터 검색을 활용할 수 있으며, JSON 지원과 하이브리드 DB 기능을 통해 비정형 데이터 처리에도 적합합니다. 벡터 DB 전용 솔루션과 비교할 때 성능은 다소 낮을 수 있지만, 데이터 통합과 비용 효율성 측면에서 유리한 선택지가 될 수 있습니다.
영상 목차
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✔ 손쉬운 백터DB 기능
✔ 전용 벡터DB vs 포스트그레SQL 벡터DB기능
✔ 하이브리드 DB 기능
✔ 하이브리드DB 체크포인트
<잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기>
‘잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기’는 영상의 핵심 내용을 정리한 글입니다.
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1. PostgreSQL의 인기 비결
PostgreSQL은 오픈소스로서 기존 상용 RDB의 대안으로 계속 성장하고 있으며, 최근 AI 시대에도 인기를 끌고 있다.
벡터 데이터베이스는 관리가 어렵지만, PostgreSQL에 벡터 데이터베이스 플러그인을 추가하면 RDB 체계를 유지하면서 벡터 기능을 손쉽게 이용할 수 있다.
이러한 장점 덕분에 PostgreSQL은 비용 효율적으로 많은 사용자에게 선택받고 있다.
2. PostgreSQL의 벡터 DB 기능과 전용 제품 비교
OpenAI 임베딩 모델을 사용하기 위해서는 136차원이나 3072차원 등의 벡터가 필요하다.
PostgreSQL에서는 임베딩이라는 데이터 타입을 생성할 수 있어, 특정 차원의 셀을 만들어 저장이 가능하다.
벡터 DB 전용 제품은 빠르고 효율적인 데이터 처리에 특화되어 있지만, PostgreSQL의 벡터 DB 기능은 기존 데이터와 통합이 용이하고 비용 효율적일 수 있다.
PostgreSQL을 이용할 경우 초기 시도나 테스트에 적합하며, 전환이 수월하게 이루어질 수 있다.
기능이 더 특화되어야 하는 상황에는 전용 벡터 DB로 넘어가는 전략이 필요할 수 있다.
3. PostgreSQL의 하이브리드 DB 기능과 장점
PostgreSQL은 AI 저형 데이터와 다양한 비정형 데이터를 처리할 수 있는 하이브리드 DB 기능을 제공한다.
JSON 타입을 메타데이터에 사용하여, 여러 데이터를 하나의 컬럼에 담을 수 있어 대세로 자리잡고 있는 방식이다.
JSON을 이용하면 검색이 용이하며, 복잡한 조인 없이도 메타데이터를 쉽게 검색할 수 있다.
하이브리드 DB 활용 시에는 데이터 일관성 유지, 성능 최적화, 보안과 관리 측면에 주의해야 한다.
특히 서로 다른 데이터 형식이 섞일 경우 일관성을 확보하는 것이 핵심이다.
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