샌프란시스코에 본사를 둔 SuperDuperDB는 Intel Ignite 포트폴리오 기업으로, AI 애플리케이션의 개발과 배포를 간소화하기 위한 오픈소스 프레임워크 버전 0.1을 출시했습니다. 이 Python 패키지는 사용자가 기존 데이터베이스와 함께 AI, 즉 머신러닝(ML) 모델과 선호하는 AI 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 매끄럽게 통합할 수 있도록 하여, 이러한 플랫폼에서 직접 AI 애플리케이션을 구축할 수 있게 합니다.
Hetz.vc, Session.vc, 그리고 MongoDB의 벤처 캐피털 부문으로부터 받은 175만 달러의 초기 자금 지원을 통해 SuperDuperDB는 AI 분야에서 큰 잠재력을 보여주고 있습니다. SuperDuperDB의 CEO인 티모 하젠오(Timo Hagenow)는 "MongoDB의 지원은 SuperDuperDB의 변혁 잠재력을 반영합니다. 우리의 목표는 데이터 저장소와 AI 간의 격차를 줄여 조직이 데이터를 활발히 활용하도록 지원하는 것입니다."라고 전했습니다.
이 프레임워크는 Product Hunt에서 이용할 수 있습니다.
AI 도전 과제 해결하기
AI가 현대 기업 운영의 핵심으로 자리잡으면서, 강력한 ML 모델과 독점 데이터를 활용하는 애플리케이션 개발은 점점 더 복잡해지고 있습니다. 수많은 ML 모델과 API가 존재하지만, 개발자들은 이러한 기술을 실제 운영에 도입하는 데 큰 장애물에 직면하고 있습니다.
주요 데이터베이스의 데이터를 특화된 벡터 데이터베이스에 통합하는 과정은 복잡하고 불안정한 파이프라인을 수반하여, 프로젝트 출시를 지연시키는 시간이 소모되는 과정을 초래합니다. 하젠오는 "기업들은 종종 계산 자원에서 알고리즘 배포를 단순화하거나, 복잡한 파이프라인을 통해 데이터와 알고리즘을 통합하는 데만 집중합니다."라고 설명했습니다.
이 과정을 간소화하기 위해 하젠오와 그의 팀은 SuperDuperDB를 개발하여 AI 모델을 기업의 데이터베이스에 직접 통합합니다. "SuperDuperDB는 Python 패키지로 쉽게 설치할 수 있으며, 개발자들이 모든 AI 모델과 API의 단일 확장 가능한 배포를 설정하여 데이터베이스와 직접 소통할 수 있도록 합니다. 이를 통해 데이터베이스는 실험 모드, 단일 클라이언트, 또는 클라우드와 온프레미스에서 Kubernetes를 통해 확장할 수 있는 강력한 AI 개발 및 배포 환경으로 변모합니다. 개발자들은 알고리즘, 데이터, 컴퓨트, 인프라를 완벽하게 오픈소스 제어할 수 있습니다."라고 덧붙였습니다.
이 프레임워크를 통해 개발자들은 분류, 회귀, 추천 등의 애플리케이션을 위한 다양한 머신러닝 모델을 활용할 수 있으며, LLM 기반의 채팅 및 벡터 검색을 위한 고급 생성 AI 모델도 사용할 수 있습니다. 벡터 검색 기능은 공급자의 데이터베이스 기능 또는 SuperDuperDB의 자체 벡터 인덱스 기능을 사용할 수 있습니다.
강력한 파트너 생태계
제품은 아직 초기 단계에 있지만, SuperDuperDB는 주요 플레이어들로부터 주목받아, 기업 팀들이 인기 있는 데이터베이스와 모델에 대한 포괄적인 지원을 받을 수 있도록 하고 있습니다. 이 프레임워크는 MongoDB, PostgreSQL, MySQL, SQLite, Snowflake 등 다양한 데이터 플랫폼을 지원합니다. AI 측면에서는 Python 생태계, PyTorch, Sklearn, OpenAI 및 Anthropic과 같은 주요 공급자의 모델을 수용합니다.
하젠오는 "MongoDB는 우리의 공식 기술 파트너가 되었으며, Cisco와 같은 주요 고객과 함께 웨비나 및 라이브 코딩 세션을 진행했습니다. Intel 및 기타 중소기업과 여러 POC를 탐색 중입니다."라고 말했습니다.
생태계 확장
하젠오는 SuperDuperDB가 주요 데이터베이스 기업과의 협력을 통해 생태계를 강화하고 있다고 강조했습니다. 궁극적인 목적은 Databricks와 Snowflake와 같은 기업 데이터 플랫폼과의 원활한 통합을 달성하는 것입니다. 특히, 이 회사는 Snowflake의 마켓플레이스에서 사용할 수 있는 네이티브 앱을 계획하고 있습니다.
잠재적 응용 프로그램
SuperDuperDB가 널리 채택된다면, 다양한 산업 분야에서 AI 애플리케이션 개발을 단순화할 수 있습니다. MongoDB의 산업 솔루션 수석 CTO인 보리스 비알렉(Boris Bialek)은 "SuperDuperDB의 기술과 MongoDB Atlas 벡터 검색을 결합하면 AI 개발자 여정이 크게 가속화됩니다. 이 발전은 금융의 사기 탐지부터 의료의 약물 발견에 이르기까지 다양한 산업에서 현대 애플리케이션을 신속하게 구축하고 배포하는 데 도움을 줍니다."라고 언급했습니다.
MindsDB와 같은 기존의 인데이터베이스 AI 솔루션들은 개발자들이 SQL 방언에 적응해야 하는 경우가 많지만, SuperDuperDB는 Python 우선 접근 방식을 채택하여 AI 연구 및 개발에 널리 사용되는 프로그래밍 언어에 맞춰져 있습니다. "SuperDuperDB는 익숙한 Python 인터페이스를 제공하면서도 전문가들이 모델 가중치 및 훈련 세부사항과 같은 상세 구현 요소에 접근할 수 있도록 합니다. 사용자들은 Python에서 바이트로 인코딩된 이미지, 비디오 및 오디오를 포함한 다양한 데이터 타입을 직접 사용할 수 있습니다. 이러한 독특한 접근 방식은 SuperDuperDB를 AI 오픈소스 분야에서 돋보이게 합니다."라고 결론지었습니다.
순위 목록
