AI Accelerator
AI Accelerator는 EDB Pipelines 확장 기능을 활용하여 사전 로드된 pgvector와 함께 Postgres®에서 엔터프라이즈 생성 AI(GenAI) 애플리케이션을 가장 빠르게 테스트하고 출시할 수 있는 솔루션을 제공합니다.
주요 혜택
GenAI 즉시 배포
AI 파이프라인을 반복적으로 구축하고 재구축하느라 시간을 낭비할 필요가 없습니다. 익숙한 SQL 다섯 줄만으로 신뢰할 수 있는 Postgres 환경에서 벡터 데이터 기능을 바로 활성화하고, 설정만 하면 손쉽게 AI 워크플로우를 자동화하며, LLM 통합도 매끄럽게 구현할 수 있습니다.
역동적인 인텔리전스
항상 최신 상태를 유지하는 GenAI 추론을 지원합니다. Pipelines 확장을 통해 pgvector를 강화하고, 교체 가능한 모델과 자동화된 벡터 임베딩, 업데이트, 검색 기능을 Postgres 테이블과 설정 가능한 저장소 전반에 걸쳐 활용할 수 있습니다
고성능, 종합적인 벡터 검색
Postgres에서 벡터 데이터를 기반으로 하는 유사성 검색과 의미 검색을 통해 엔터프라이즈 수준의 GenAI 애플리케이션을 지원하세요. 전문 벡터 데이터베이스보다 4.22배 빠른 성능을 제공하며, 독점 데이터를 모델과 매끄럽게 연결해 모든 데이터를 AI에 적합한 자산으로 변환할 수 있습니다.
주요 기능
벡터 툴킷
EDB의 Pipelines 확장은 벡터 임베딩, 저장, 검색 워크플로우를 자동화하며, Postgres에서 벡터 데이터를 손쉽게 관리할 수 있도록 pgvector가 사전 설치되어 제공됩니다. 이를 통해 개발자는 익숙한 Postgres 환경에서 SQL 명령을 사용해 복잡한 GenAI 추론을 간단히 구축할 수 있으며, 130줄 이상의 코드 대신 단 5줄로 가능합니다.
유연한 구성 전환
모델 간 전환, 다양한 데이터 모달리티 통합, 그리고 클라우드 또는 온프레미스 등 다양한 저장 위치를 손쉽게 선택할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스의 다양한 요구에 맞춘 성능과 효율적인 데이터 관리를 구현할 수 있습니다.
자동화된 파이프라인
Postgres 또는 객체 스토리지에서 데이터를 가져오고, 새 데이터가 유입될 때 벡터 임베딩을 생성하며, 원본 데이터가 변경되면 임베딩을 자동으로 업데이트하는 파이프라인으로 데이터 처리를 간소화하세요. 이를 통해 번거로운 유지 관리 없이 항상 최신 상태의 데이터를 쿼리 및 검색에 활용할 수 있습니다.
GenAI 쿼리 엔진
텍스트와 이미지를 대상으로 하는 의미 검색을 활용하세요. 전문 벡터 데이터베이스보다 4.22배 빠른 성능과 벡터 유사성 계산의 복잡성을 추상화한 지능형 검색 기능을 통해, Postgres 데이터베이스를 여러 저장소에 걸쳐 강력한 GenAI 검색 엔진으로 변환할 수 있습니다.
EDB 영업 기술 문의: 02-501-5113
