<잇(IT)터뷰 전체 영상 보기>
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◼ 게스트 : 김희배 지사장, 손광락 전무 / EDB 코리아
◼ 진행자 : 고우성 PD / 토크아이티 (wsko@talkit.tv, https://talkit.tv/)
영상 목차
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✔ PostgreSQL의 벡터 DB 진화
✔ 하이브리드 쿼리의 기업 가치
✔ EDB Postgres AI Factory
✔ GenAI 프로젝트 실패 사례
<잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기>
‘잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기’는 영상의 핵심 내용을 정리한 글입니다.
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이번 잇(IT)터뷰는 AI 시대 PostgreSQL의 급부상과 EDB의 AI 솔루션을 다룹니다. 전통적인 관계형 데이터베이스인 PostgreSQL이 pgvector 확장을 통해 강력한 벡터 데이터베이스로 진화하면서 AI 애플리케이션 개발의 핵심 인프라로 자리잡고 있는 현상을 분석합니다.
OpenAI도 사용하는 PostgreSQL의 벡터 데이터 처리 능력과 하이브리드 쿼리의 강점을 살펴보고, 복잡한 GenAI 프로젝트 개발을 획기적으로 단순화하는 EDB Postgres AI Factory 플랫폼을 소개합니다.
1. PostgreSQL의 벡터 DB 진화
AI 시대에 PostgreSQL이 주목받는 이유는 pgvector 확장을 통해 전통적인 관계형 데이터베이스가 강력한 벡터 데이터베이스로 진화했기 때문이다. LLM 기반 서비스의 RAG, 추천 시스템, 시맨틱 검색 등이 모두 벡터 데이터 처리에 의존한다.
“OpenAI도 Azure 상에서 PostgreSQL을 사용”한다는 사실은 이 데이터베이스가 세계 최고 수준의 AI 기업에서도 검증받았음을 의미한다.
*PostgreSQL의 차별점
– 30년 이상의 검증된 안정성
– 이미 기업이 운영 중인 기존 인프라 활용
– 널리 알려진 SQL 인터페이스
– “오픈소스가 다른 것보다 혁신이 빠르거든요” – 활발한 커뮤니티
2. 하이브리드 쿼리의 기업 가치
손광락 전무가 강조한 하이브리드 쿼리는 PostgreSQL을 전용 벡터 DB와 차별화하는 핵심 가치다.
“실질적으로 엔터프라이즈인 기업에서 업무에 활용하려면 일반 DB에 있는 테이블 구조의 데이터도 있어야 되고, 그거 플러스 벡터 데이터도 같이 있어서… 쉽게 말해 Hybrid Query가 가능해야지만…”
1) 하이브리드 쿼리의 실무 가치
고객 지원 AI 챗봇에서 단일 쿼리로 구조화된 고객 데이터(이름, 구매 이력)와 비구조화된 벡터 데이터(유사 문서)를 동시에 조회할 수 있다. 이는 데이터 사일로를 제거하고 복잡한 애플리케이션 로직을 대폭 단순화한다.
2) 기업 환경에서의 장점
– 별도 시스템 간 동기화 불필요
– ACID 보장으로 데이터 무결성 유지
– 하나의 데이터베이스만 관리
3. EDB Postgres AI Factory
EDB Postgres AI Factory는 복잡한 AI 애플리케이션 개발을 획기적으로 단순화하는 통합 플랫폼이다. 영상에서는 우아한 백조의 비유를 사용한다. 표면적으로는 간단해 보이는 AI 애플리케이션이지만, 수면 아래에서는 복잡한 작업들이 필요하다.
1) 핵심 기능
– 데이터 수집: 다양한 소스에서 자동 수집
– 청킹: 문서를 AI 처리 가능한 크기로 분할
– 벡터화: 자동 임베딩 생성 및 저장
– No-code/Low-code UI: 비개발자도 파이프라인 구축
2) 개발 생산성
– 27배 적은 코드: 5줄로 135줄 이상의 작업 처리
– 3배 빠른 출시: 몇 주 만에 프로덕션 배포
4. GenAI 프로젝트 실패 사례
Dave Stone이 제시한 실제 사례는 GenAI 프로젝트의 전형적인 실패 패턴을 보여준다.
1) 실패 사례
간단한 챗봇 구축에 40개 이상의 AWS 서비스를 조합했으나 실패했다.
2) 실패 요인
– 비용 폭발: 프롬프트 4개당 $2, 100명 사용 시 통제 불가
– 개발 지연: MVP 완성까지 6-12개월 소요
– 복잡성: 파편화된 서비스 통합 어려움
– 기술 격차: AI 전문 인력 부족
3) EDB 솔루션
– 40개 서비스 대신 하나의 통합 플랫폼
– 몇 달에서 몇 주로 개발 기간 단축
– 예측 가능한 비용 구조
– 친숙한 SQL과 PostgreSQL 환경
4) 결론: 검증된 기술로 AI 혁신 가속화
PostgreSQL과 EDB Postgres AI Factory는 AI 시대의 실용적 해답을 제시한다. 새로운 전용 벡터 DB보다 검증된 PostgreSQL에 AI 기능을 추가하는 것이 더 현명하며, 하이브리드 쿼리로 데이터 사일로를 제거하고, AI Factory로 복잡한 작업을 자동화할 수 있다.
기업은 기존 PostgreSQL 인프라를 AI 워크로드에 활용하는 방법을 검토하고, EDB Postgres AI Factory로 파일럿 프로젝트를 시작할 것을 권장한다. AI 도입의 성공은 화려한 신기술보다 검증된 기술의 현명한 활용에 달려 있다.
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