LanceDB, 오픈 소스 다중 모드 AI 데이터베이스 구축에 1,100만 달러 확보하여 앱 개발 향상 도모

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전통적인 표 기반 데이터베이스는 AI 시대에 특히 복잡한 데이터 유형인 벡터, 이미지, 비디오 및 오디오와 같은 대규모 데이터 처리에서 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 다양한 형식을 저장하는 것은 도전적이며, 여러 파일 유형이 포함될 때 이를 검색하고 관리하는 것은 더 복잡한 문제를 추가합니다.

이런 문제를 해결하기 위해 LanceDB가 등장했습니다. Y Combinator의 지원을 받는 이 회사는 최근 800만 달러 규모의 시드 라운드를 성공적으로 마무리하며 총 1,100만 달러의 자금을 조달했습니다. LanceDB는 특히 다중 모드 데이터를 처리하도록 설계된 데이터베이스를 개발하고 있으며, 기계 학습 작업에 최적화된 오픈 소스 Lance 열 형식을 활용합니다. 이 플랫폼은 기본 객체 저장소 통합 기능을 제공하여 AI 데이터의 고성능, 확장 가능 및 클라우드 네이티브 관리 및 검색을 보장합니다.

개발자는 LanceDB를 세 가지 방법으로 활용할 수 있습니다: 기존 백엔드에 통합, Jupyter Notebook과 같은 클라이언트 애플리케이션을 통해 실행, 또는 원격 서버리스 데이터베이스로 배포하는 것입니다. 기존 시스템에서는 클라이언트와 서버가 별도의 프로세스로 작동하지만, LanceDB는 저장소와 계산을 효과적으로 분리하여 애플리케이션 내에 직접 통합할 수 있게 합니다.

현재 Midjourney, Character.ai, Airtable, Tubi, Hex 및 WeRide와 같은 저명한 조직들이 이미 LanceDB를 활용하고 있습니다. 이번 투자를 통해 회사는 AI 프로젝트의 실험 단계에서 생산 단계로의 전환을 촉진하기 위해 제품을 개선할 계획입니다. 시드 라운드는 벤처 기업 CRV가 주도했으며, Y Combinator, Essence VC 및 Swift Ventures의 추가 지원을 받았습니다.

CRV의 제너럴 파트너인 Murat Bicer는 “다중 모드 모델은 새로운 경계입니다. 미래지향적인 AI 실무자들은 다음 세대 AI 애플리케이션을 훈련하고 업데이트하며 유지할 수 있는 혁신적인 데이터 인프라를 필요로 합니다.”라고 말했습니다.

현재 LanceDB의 상업적 제품에는 Rust, Python 및 JavaScript용 SDK가 포함된 완전한 기능의 오픈 소스 데이터베이스, 호스팅된 서버리스 솔루션, 대량 데이터셋을 관리하고 강력한 보안 기능이 필요한 팀을 위한 엔터프라이즈 제품이 포함되어 있습니다.

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