EDB Postgres AI Factory 차세대 버전: 에이전트(Agent) 시대를 위한 완벽한 대비

작성자: Jack Christie 작성일: 2026년 3월 31일 매주 새로운 AI 에이전트 데모가 쏟아져 나오지만, 실제 프로덕션 환경에 배포되는 경우는 극히 드뭅니다. 가능성 있는 프로토타입이 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈급 에이전트로 안착하지 못하는 이 간극(Gap)에서 수많은 AI 프로젝트들이 좌초됩니다. 그리고 그 원인은 대부분 ‘데이터’에 있습니다. 오늘 EDB는 조직이 직접 통제할 수 있는 데이터를 기반으로 생성형 AI(GenAI) 추론(Inferencing) 환경을 구축하고자 하는 기업들을 위해, 이러한 간극을 완벽히 메워줄 차세대 EDB Postgres AI Factory를 선보입니다. 이러한 변화는 우연이 아닙니다. 시장은 이미 변곡점에 도달했으며, 앞서가는 기업들은 하나의 공통된 특징을 보입니다. 바로 AI를 단순한 ‘프로젝트’가 아닌 핵심 ‘인프라(Infrastructure)’로 다루기 시작했다는 점입니다. 현실화된 위협, 그리고 갈수록 벌어지는 격차 13개국 2,050명의 엔터프라이즈 리더를 대상으로 한 글로벌 연구 결과는 현재의 […]

[웨비나 다시보기] 실전! PostgreSQL 기반 AI & 벡터 DB 완벽 가이드 (pgvector, VectorChord, AIDB)

AI와 결합된 애플리케이션을 개발하고 계시나요? 최근 생성형 AI와 RAG(검색 증강 생성) 기술이 대세로 떠오르면서, 방대한 벡터 데이터를 어떻게 효율적으로 관리하고 검색할 것인지가 핵심 과제가 되었습니다. 하지만 복잡한 파이프라인 구성과 외부 연동 때문에 막막함을 느끼셨다면, 이번에 공개된 ‘PostgreSQL 기반 AI & 벡터 DB’ 웨비나를 반드시 확인해 보세요. 단순한 이론 설명을 넘어 실무에 즉시 적용할 수 있는 강력한 인사이트를 담았습니다. 🎥 웨비나 다시보기 영상 아래 영상에서 오픈소스 pgvector를 활용한 시맨틱 검색부터 초고속 VectorChord, 그리고 All-in-one 솔루션인 AIDB까지 직접 확인해 보세요! 💡 이번 영상에서 다루는 핵심 내용 본 웨비나에서는 텍스트, 이미지 등 다양한 형태의 데이터를 벡터로 변환하고 검색하는 과정을 실제 데모와 함께 상세히 설명합니다. 👨‍💻 이런 분들께 강력히 추천합니다!

2026-02-25 / Last updated : 2026-02-25 Grace Technical Blog

모놀리식 이미지의 종말: PostgreSQL 18과 쿠버네티스의 동적 확장(Dynamic Extensions)

작성자: Ramalingam Srinivasan 작성일: 2026년 2월 23일 EDB는 데이터베이스 서버, 특히 AI 분야에서 가능한 기술적 한계를 끊임없이 넓혀가고 있습니다. 조직이 확장됨에 따라 거대한 워크로드를 처리할 뿐만 아니라 불변성(Immutability), 선언적 관리(Declarative Management), 분리된 아키텍처(Decoupled Architecture)라는 클라우드의 핵심 원칙을 수용하는 시스템이 필요합니다. 하지만 지난 수년 동안 쿠버네티스 환경에서 AI/벡터(Vector) 서비스와 같은 현대적이고 복잡한 워크로드를 도입하는 데 있어 하나의 고질적인 운영 장애물이 있었습니다. 바로 ‘강력한 확장성’과 ‘엄격한 불변성’ 사이의 충돌입니다. 오늘 포스팅에서는 곧 출시될 PostgreSQL 18과 EDB Postgres® AI (EDB PG AI)에서 이 문제를 해결한 근본적인 기술적 돌파구를 소개하고자 합니다. 데이터베이스 코어와 쿠버네티스 오케스트레이션 계층 모두를 아우르는 이중 혁신을 통해, 이제 확장 모듈(Extensions)을 동적이고 안전하며 진정한 클라우드 네이티브 방식으로 사용할 수 있는 새로운 […]

pgvector란 무엇이며 어떻게 도움이 될 수 있을까요?

EDB 팀9월 03, 2024 Postgres 데이터베이스에서 pgvector와 그 애플리케이션을 살펴보세요. 벡터 유사도 검색과 벡터 데이터를 생성하고 저장하는 방법에 대해 자세히 알아보세요. Postgres 워크로드를 가속화하는 방법은 무수히 많습니다. 데이터를 저장하고 쿼리하는 방법, 데이터의 크기, 쿼리를 실행하는 빈도에 따라 달라집니다. 이 블로그 게시물에서는 데이터베이스 벡터 작업을 더 빠르고 효율적으로 수행하여 Postgres의 AI 기반 워크로드에 pgvector가 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴봅니다. pgvector: Postgres에서 벡터 데이터 저장 및 쿼리하기 pgvector는 벡터를 저장, 쿼리 및 인덱싱할 수 있는 PostgreSQL 확장입니다. Postgres 16에는 기본 벡터 기능이 없으며, pgvector는 이 공백을 메우기 위해 설계되었습니다. 벡터 데이터를 나머지 데이터와 함께 Postgres에 저장하고, 벡터 유사도 검색을 수행하면서 Postgres의 모든 훌륭한 기능을 활용할 수 있습니다. 벡터 유사도 검색은 누가 […]

RAG(검색 증강 생성)앱과 PostgreSQL: pgvector로 성능 향상하기

EDB 팀2024년 10월 08일 RAG(검색 증강 생성) 앱은 현재 매우 인기가 있으며, 저희는 Postgres와 pgvector를 사용하여 독점적으로 앱을 개발하기로 결정했습니다. 이 블로그 게시물에서는 RAG가 무엇인지에 대해 조금 이야기하고, RAG 앱을 처음부터 구축하는 방법을 세분화하고, RAG 앱 구축의 기본 요소를 공유하고, 그 과정에서 유용한 몇 가지 팁을 제공하겠습니다. 모든 코드는 GitHub에서 사용할 수 있으며, 앱이 어떻게 작동하는지 보여드리기 위해 앱을 실행하는 화면도 녹화해 두었습니다. Pgvector RAC 데모영상 보러가기 검색 증강 생성, 즉 RAG란 무엇인가요? 검색 증강 생성(RAG)은 언어 모델(LLM) 애플리케이션을 더 스마트하게 만드는 데 선호되는 방법이 되었습니다. 이는 LLM이 일반적으로 알지 못하는 자체 데이터를 추가함으로써 달성할 수 있습니다. RAG는 기존의 언어 생성 모델과 Postgres와 같은 데이터베이스에서 자체 데이터를 사용하는 등의 검색 […]