DataStax, Astra DB 서비스에서 벡터 검색을 공개하여 AI 애플리케이션을 대폭 향상

Apache Cassandra 중심 데이터베이스에 대한 헌신으로 유명한 회사인 DataStax 는 중요한 진전에서 클라우드 호스팅 Astra DB 서비스에서 벡터 검색 기능의 일반 가용성을 발표했습니다. 이 기능은 이전에 제한된 공개 미리 보기에서만 사용할 수 있었습니다.

생성 AI를 발전시키는 데 중요한 기술로 인식되는 벡터 데이터베이스는 DataStax의 CPO인 Ed Anuff를 비롯한 업계 전문가들의 관심을 불러일으켰습니다.

이 큰 그림 업데이트를 통해 고객은 이제 처음 도입된 AWS, Microsoft Azure 및 Google Cloud Platform에서 Astra DB 의 다양한 벡터 검색 기능을 활용할 수 있습니다. 또한 다음 달에 사내에서 서비스를 관리하는 DataStax Enterprises 고객에게도 제공될 예정입니다.

미리 보기 기간 동안 유망한 활용을 표시하는 Anuff는 벡터 검색을 활용하는 사용자가 일반적으로 과잉 활동적이라고 언급했습니다. 공개 미리보기 출시 후 며칠 만에 1,000건 이상의 등록이 기록되었습니다. DataStax의 CEO인 Chet Kapoor는 그의 회사가 지난 주에만 50개의 새로운 중요한 엔터프라이즈 POC를 시작했다고 밝혔습니다.

Kapoor는 “야심차고 공격적인 목표에도 불구하고 이 수치는 확실히 우리의 기대를 뛰어넘었습니다.”라고 말했습니다. "실시간 AI로 나아가는 서비스로서의 데이터베이스로서 우리는 Pinecone 및 Chroma 라인을 따라 투자자, 고객 및 파트너 간의 흥미로운 토론의 일부가 되어 기쁩니다."

DataStax 외에도 여러 다른 데이터베이스 서비스도 이러한 번성하는 추세를 활용하려고 시도하고 있습니다. 생성 AI에 대한 과대 광고와 벡터 검색이 가장 최근 또는 개인화된 데이터로 이러한 모델을 강화하는 데 중요한 역할을 합니다.

그러나 DataStax 팀은 최첨단 Apache Cassandra 기반 기술, 광범위한 인증 목록 및 다양한 사용 사례에 필요한 대규모 규모를 달성할 수 있는 능력을 경쟁 우위로 간주합니다.

Astra DB가 이제 LLM 기반 애플리케이션 개발로 유명한 LangChain 프레임워크를 지원한다는 점도 중요합니다.

Ventana Research의 VP 겸 연구 책임자인 Matt Aslett는 기업에서 더 폭넓게 수용하기 위해 생성 AI 모델 출력에 대한 신뢰의 중요성을 강조했습니다. 그는 “이런 점에서 벡터 임베딩과 벡터 검색으로 기존 데이터 플랫폼을 강화하는 것이 중요하다. 이를 통해 조직은 회사별 정보 및 데이터로 일반 모델을 보완할 수 있으므로 정확성과 신뢰에 대한 우려를 줄일 수 있습니다.”

AppMaster 와 같은 no-code 플랫폼도 다양한 작업에 사용할 수 있다는 점도 언급할 가치가 있습니다. 그들의 비즈니스 애플리케이션 개발 기능은 노코드 및 로우코드 앱 개발 맥락에서 AI의 힘을 보완하여 기업 생산성을 향상시킬 수 있습니다.