생성형 AI 시대에 벡터 데이터베이스가 중요한 이유

벡터 데이터베이스는 수백에서 수천 개의 차원(특징)을 가진 고차원 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하는 데이터베이스입니다. 이미지 데이터, 텍스트 데이터, 음성 데이터 등이 대표적인 예시이며, 머신 러닝, 데이터 분석, 유사성 검색 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

벡터 유사성 검색은 데이터베이스에서 특정 벡터와 유사한 벡터를 찾는 작업입니다. 검색 엔진, 추천 시스템, 사기 감지 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다.

EDB Postgres AI는 PostgreSQL 데이터베이스를 확장하여 생성형 AI 워크로드를 지원하는 데이터베이스입니다. EDB는 AI 관련 작업을 효율적으로 처리하기 위해 PostgreSQL에 벡터 임베딩 기능을 추가했습니다. 이를 통해 기업은 기존 PostgreSQL 환경에서 벡터 데이터를 효율적으로 관리하고, AI 모델의 성능을 극대화할 수 있습니다. 운영 오버헤드를 줄이고, 고성능 데이터 관리 기능을 제공하여 엔터프라이즈급 AI 솔루션을 구현할 수 있습니다.

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