MongoDB Atlas 벡터 검색 지식 베이스의 일반 출시, Amazon Bedrock을 위한 혁신적인 솔루션

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MongoDB는 아마존 리:인벤트에서 처음 공개된 Atlas Vector Search와 Amazon Bedrock 통합을 정식 출시했습니다. 이 협업은 개발자들이 MongoDB에 저장된 독점 데이터와 기초 모델 및 AI 에이전트를 동기화할 수 있게 하여, Retrieval Augmented Generation(RAG)을 통해 응답의 관련성, 정확성 및 개인화를 향상시킵니다.

MongoDB의 최고 제품 책임자 사히르 아잠(Sahir Azam)은 "많은 기업들이 AI 시스템의 출력 정확성과 독점 데이터 보호에 대해 우려하고 있습니다"라고 밝혔습니다. "우리는 MongoDB와 AWS의 공동 고객들이 AWS 환경에서 호스팅되는 다양한 기초 모델을 쉽게 활용할 수 있도록 과정 간소화를 진행하고 있습니다. 이를 통해 고객들은 MongoDB Atlas 내에서 독점 데이터를 안전하게 통합하여 생성적 AI 애플리케이션을 개발하고 정확성을 향상시키며 사용자 경험을 개선할 수 있습니다."

Amazon Bedrock은 AWS의 관리형 생성 AI 서비스로, 기업 고객의 AI 애플리케이션 개발 요구를 위한 중앙 저장소 역할을 합니다. Amazon, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral, Stable Diffusion 등 다양한 모델이 포함되어 있습니다. 외부에서 훈련된 모델을 사용하는 것도 유리하지만, 기업들은 종종 더 풍부한 고객 맥락을 위해 자신의 데이터베이스를 사용하는 것을 선호합니다.

이런 면에서 MongoDB의 통합은 매우 중요합니다. 개발자들은 독점 데이터를 사용해 선택한 기초 모델을 맞춤화할 수 있어, 수동 개입 없이 새로 훈련된 LLM을 중심으로 애플리케이션을 원활하게 개발할 수 있습니다. MongoDB의 제품 마케팅 및 전략 부사장 스콧 샌체스(Scott Sanchez)는 기자 회견 중 "생성적 AI 애플리케이션을 만들 수 있지만, 실시간 운영 데이터를 통합하지 않으면 일반적인 응답만 받게 됩니다"라고 설명했습니다.

그는 "MongoDB와의 통합은 고객들이 연결점을 찾는 데 큰 도움이 됩니다"라고 덧붙였습니다. "고객들은 자신의 독점 데이터를 벡터 임베딩으로 변환하여 MongoDB에 저장함으로써 대형 언어 모델을 개인 희망에 맞게 커스터마이즈할 수 있습니다. 예를 들어, 소매업체는 실시간 재고 요청이나 고객 반품과 같은 작업을 관리하는 자율 에이전트를 사용하는 생성적 AI 애플리케이션을 만들 수 있습니다."

이번 발표는 MongoDB와 AWS 간의 이전 협업에 이어지는 것으로, Amazon SageMaker에서 이용 가능한 MongoDB의 Vector Search 및 CodeWhisperer로부터의 Atlas 지원 등이 포함됩니다. MongoDB는 AI 애플리케이션 개발을 지원하기 위한 AI Applications Program(MAAP)과 같은 혁신적인 이니셔티브를 계속해서 선보이고 있습니다.

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