생성적 AI는 현대 애플리케이션을 혁신하며, 개인 맞춤형 경험을 위한 소프트웨어의 필수 요소로 자리잡고 있습니다. 이는 개발자와 기업이 세계적 수준의 애플리케이션을 효율적으로 개발할 수 있도록 지원합니다.
“생성적 AI는 개발자의 생산성을 향상시키고 개발 사이클 전반에 걸쳐 그들의 경험을 풍부하게 만듭니다.”라고 MongoDB의 글로벌 AI GTM 리더 그레고리 맥슨이 말합니다. “이 기술은 개발자가 의미 있는 혁신에 집중하고 인상적인 애플리케이션을 더 빠르게 만들 수 있게 해줍니다.”
최근 연구는 이러한 생산성 향상을 강조합니다. McKinsey의 보고서에 따르면, 개발자는 생성적 AI를 활용할 경우 코딩 작업을 두 배 더 빠르게 완료할 수 있습니다. 코드 작성 및 문서화와 같은 작업은 시간을 절반으로 줄일 수 있으며, 코드 리팩토링은 보통 소요 시간의 2/3로 단축될 수 있습니다. 그 결과 AI 도구를 활용하는 개발자들은 직무 만족도가 크게 향상되며, 많은 이들이 업무에서 행복과 성취감을 느낍니다.
더욱이 GitHub의 연구 결과에 따르면, AI 기반 도구를 사용하는 개발자는 75% 더 많은 성취감을 느끼고 단조로운 작업 대신 가치 있는 문제에 도전할 가능성이 87% 더 높아, 조직이 우수 인재를 유지하는 데 도움을 줍니다.
MongoDB는 모든 규모의 조직을 위한 중요한 자원으로 자리잡고 있습니다. 그들의 다중 클라우드 플랫폼인 MongoDB Atlas는 개발자들이 애플리케이션을 효율적으로 구축하고 확장할 수 있도록 지원합니다. Atlas Vector Search와 결합하면 기업들은 생성적 AI를 활용한 애플리케이션을 보다 쉽게 개발하고, MongoDB의 뛰어난 파트너 통합으로부터 혜택을 누릴 수 있습니다.
복잡성 감소, 유연성 향상
MongoDB는 개발자에게 선호하는 프로그래밍 언어와 애플리케이션 구축 방식에 맞춘 다양한 프레임워크를 제공하는 것이 중요하다는 점을 인식하고 있습니다. 기능을 쉽게 접근할 수 있도록 함으로써, MongoDB는 개발자들이 MongoDB Atlas를 활용할 때 선호하는 프레임워크를 사용할 수 있는 유연성을 제공합니다.
맥슨은 MongoDB가 LlamaIndex 및 LangChain과 같은 주요 프레임워크와의 파트너십에 집중하고 있음을 강조합니다. 이러한 협력은 운영 데이터와 벡터 데이터를 통합하여 AI 기반 애플리케이션을 효율적으로 만드는 데 기여합니다.
최근 LangChain과 LlamaIndex는 기업용 제품을 발표했으며, MongoDB는 이 협업의 초기 단계부터 참여했습니다. 예를 들어, MongoDB의 LangChain과의 의미적 캐싱 통합은 개발자들이 고급 애플리케이션을 만드는 데 있어 효율성을 높여줍니다. 시장 변화에 발맞추어 MongoDB는 변화하는 요구에 맞춰 파트너십을 적응시킬 것을 다짐하고 있습니다.
현장 파트너십
LangChain 및 LlamaIndex와의 벡터 검색 통합을 통해 개발자는 AWS, Google Cloud 및 Microsoft Azure와 같은 주요 클라우드 파트너와 OpenAI와 같은 모델 제공자의 LLM에 액세스하고 관리할 수 있습니다. 이 통합은 벡터 임베딩 생성과 MongoDB Atlas에서 AI 기반 애플리케이션 개발을 가능하게 합니다.
“LlamaCloud는 기업들이 MongoDB Atlas Vector Search를 주요 저장 요소로 활용하여 다양한 데이터 소스 간의 LLM과 RAG 워크플로를 조정할 수 있게 해줍니다.”라고 LlamaIndex의 공동 창립자이자 CEO인 제리 리우가 설명합니다.
리우는 “우리의 협업은 개발자들이 LLM의 추론 능력을 혁신적인 애플리케이션으로 효율적으로 전환할 수 있도록 돕습니다.”라고 덧붙입니다.
LangChain의 창립 엔지니어인 에릭 프리스를 인용하자면, AI의 빠른 발전은 특정 모델이나 아키텍처에 대한 종속성 리스크와 관련된 도전을 초래합니다. “MongoDB와의 파트너십은 신뢰할 수 있는 NoSQL 데이터베이스와 벡터 저장소 기능을 결합하여 고급 검색 방법을 지원하는 뛰어난 솔루션을 제공합니다.”라고 그는 말하며 MongoDB의 유연성과 고급 기능으로 인해 사용자 선호도가 증가하고 있음을 강조합니다.
MongoDB는 최신 AI 프레임워크가 개발 초기 단계에서 MongoDB와의 통합을 우선시함으로써 이 전략에서 성과를 보고 있습니다.
AI 파트너십의 미래
생성적 AI가 기업의 핵심 요소로 자리잡게 되면서, 맥슨은 주요 클라우드 제공업체 및 혁신적인 AI 스타트업과의 통합 파트너십의 필요성을 강조합니다. “개발자 생태계 전반에 걸친 강력한 관계는 최종 사용자가 모든 이동 부품에 대해 걱정하지 않고 업무에 집중할 수 있는 종합적인 솔루션을 보장합니다.”라고 그는 결론지었습니다.
MongoDB는 AWS, Microsoft Azure, Google Cloud와 폭넓은 파트너십을 자랑하며, 이를 적극적으로 심화하고 있습니다. 최근 협업은 자연어 코드 완성을 위한 모델 훈련과 관리형 LLM 서비스와의 통합 개발을 목표로 하고 있습니다. 예를 들어, AWS와 Google Cloud에서 MongoDB Atlas Search Nodes의 도입은 생성적 AI 성능을 크게 향상시켜 검색 작업의 속도를 최대 60%까지 높이는 전용 인프라를 제공합니다.
또한 MongoDB는 Cohere, Codeium, Voxel 51과 같은 AI 혁신 업체와 협력하여 파트너 네트워크를 더욱 확장할 계획입니다.
“AI 기회를 선도하기 위해서는 기존 생태계와의 협업과 혁신적인 솔루션을 제공할 새로운 파트너십이 필요합니다.”라고 맥슨은 강조합니다.
MongoDB는 고객들이 빠르게 변화하는 AI 환경을 탐색할 수 있도록 다양한 솔루션을 제공하는 데 전념하고 있습니다. “우리의 목표는 개발자가 사용하는 도구와 관계없이 MongoDB가 원활하게 통합되는 것입니다.”라고 그는 확언합니다.
개발자 참여 및 혁신적인 애플리케이션
MongoDB의 플랫폼은 잘 확립된 기업뿐만 아니라 Hugging Face, OneAI와 같은 역동적인 스타트업에서도 주목받고 있습니다. 사용 사례는 개인 맞춤 의학의 실시간 진단(Inovaare)부터 사이버 위협 분석(VISO TRUST) 등 다양한 분야에 걸쳐 있습니다.
예를 들어, 인력 관리 기업인 UKG는 MongoDB Atlas Vector Search를 활용하여 AI 기반 어시스턴트를 사용하고 있으며, 그 유연성과 최소한의 아키텍처 복잡성을 높이 평가합니다. 한편, 유럽 최대 에너지 기업 중 하나인 ENI는 방대한 지리 공간 데이터를 보다 잘 관리하기 위해 MongoDB Atlas로 전환하고, 생성적 AI 기능을 활용한 챗봇 기반 문서 관리 시스템을 개발했습니다.
“1년 전만 해도 생성적 AI의 가능성에 대한 의구심이 있었습니다.”라고 맥슨이 회상합니다. “현재는 스타트업부터 글로벌 대기업까지 모든 조직이 생성적 AI를 운영에 통합하는 것이 필수적임을 인식하고 있습니다. 개발자들은 프로세스를 단순화하고 뛰어난 애플리케이션을 만들 수 있도록 돕는 MongoDB의 지속적인 혁신을 높이 평가하고 있습니다.”
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