벡터 데이터베이스의 딜레마 해결: 단일 플랫폼으로 4배의 성능 향상, 68% 더 빠른 AI 배포
Purnima Phansalkar / 2025년 11월 13일 많은 기업이 생성형 AI(GenAI)를 프로덕션에 도입하면서 ‘벡터 데이터베이스‘라는 새로운 과제에 직면했습니다. 데이터 사일로, 보안 문제, 운영 복잡성 없이 AI 워크로드를 효율적으로 확장하는 것은 IT 실무진의 핵심 고민입니다. EDB의 새로운 백서, “벡터 데이터베이스의 딜레마 해결: 단일 플랫폼으로 4배의 성능 향상, 68% 더 빠른 AI 배포“에서는 기업이 신뢰할 수 있는 Postgres 기반 위에서 EDB Postgres® AI를 통해 GenAI 아키텍처를 통합하고, 획기적인 성능과 더 빠른 프로덕션 전환 시간을 달성하는 방법을 탐구합니다. 이 백서가 중요한 이유: 벡터 DB의 복잡성 해결 벡터 임베딩은 시맨틱 검색, 추천 시스템, 지능형 어시스턴트를 구동하는 최신 AI의 핵심입니다. 그러나 이를 독립형 벡터 데이터베이스(standalone vector database)에서 관리하면 동기화 문제, 툴의 무분별한 확장, 운영 복잡성이 발생합니다. […]
