프로덕션급 AI 애플리케이션 구축
통합을 넘어 혁신으로. MariaDB는 프로덕션급 AI 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 성능과 네이티브 연결성을 제공합니다. 몇 초 만에 무료 서버리스 인스턴스를 시작하고, AI 애플리케이션의 규모에 따라 즉시 확장할 수 있습니다.
신뢰할 수 있는 데이터베이스에서 AI를 간편하게 활용하세요
단일하고 간소화된 엔터프라이즈 플랫폼 내에서 고성능 벡터 검색과 원활한 LLM 통합을 통해 생성형 AI 애플리케이션의 성능을 강화하세요.
통합이 아닌 혁신에 집중
더 이상 파편화된 툴체인으로 고생하실 필요가 없습니다. MariaDB올인원 플랫폼은 전체 AI 워크플로우를 간소화하여, 데이터에서 획기적인 성과에 이르는 가장 빠른 길입니다.
통합 플랫폼을 통해 위험 요소를 줄이세요
서비스 간에 데이터 이동이 불가피한 파편화된 솔루션은 공격 대상 범위를 넓히게 되어 더 큰 위험을 초래합니다. MariaDB의 통합 플랫폼은 이러한 취약점을 제거합니다. 여러분의 가장 소중한 자산인 데이터는 데이터베이스 환경의 신뢰할 수 있는 보안 영역을 절대 벗어나지 않습니다.
탁월한 반응성을 갖춘 AI 구축
파편화된 AI 스택에서 가장 큰 성능 병목 현상은 네트워크 지연 시간입니다. MariaDB는 데이터베이스 내부에서 워크로드를 처리하여 다른 애플리케이션의 성능을 저해하는 느린 네트워크 호프를 대폭 줄여줌으로써 이 문제를 해결합니다. 그 결과 쿼리 속도가 빨라지고, 사용자 반응성이 향상되며, 최신 운영 데이터에서 직접 답변을 얻을 수 있습니다.
AI와 같이 예측 불가능한 워크로드는 서버리스를 통해 처리하실 수 있습니다
AI 애플리케이션 워크로드는 예측하기 어려우며, 훈련 시에는 수요가 급증하고 추론 시에는 수요가 변동적입니다. MariaDB Cloud의 서버리스 아키텍처는 이러한 특성을 고려해 설계되었습니다. 정확한 수요에 맞춰 컴퓨팅 및 스토리지 리소스를 즉시 확장함으로써 수동 프로비저닝을 없애줍니다. 즉, 사용한 만큼만 비용을 지불하게 되며, 성능 저하를 겪거나 유휴 리소스에 과도한 비용을 지불할 걱정 없이 무료 티어에서의 실험 단계부터 운영 환경까지 안심하고 확장할 수 있습니다.
AI 총 소유 비용(TCO) 절감
벡터 데이터베이스, 분석 엔진, 미들웨어를 각각 별도로 구성하여 AI 스택을 구축하면 상당한 비용과 복잡성이 발생합니다. MariaDB는 이미 신뢰할 수 있는 플랫폼에 AI 및 분석 기능을 직접 통합함으로써 이러한 파편화된 접근 방식으로 부터 벗어 날 수 있습니다. 이를 통해 총 소유 비용(TCO)을 획기적으로 절감할 수 있을 뿐만 아니라, AI 사업이 확장됨에 따라 예측 가능한 재정 계획을 수립할 수 있습니다.
전자책
통합 벡터 검색 실용 가이드
복잡성과 비용을 줄이세요. 관계형 데이터베이스에 고성능 벡터 검색 기능을 직접 통합하여 AI 배포 속도를 높이는 방법을 알아보세요.
기능
벡터 임베디드 검색
MariaDB 벡터 임베디드 검색 기능은 벡터 기능을 핵심 데이터베이스 엔진에 직접 통합하여, 임베딩 데이터와 관계형 데이터를 한 곳에서 관리할 수 있게 해줍니다.
AI RAG
MariaDB AI RAG는 애플리케이션을 구축하고 배포하는 데 따르는 복잡성을 해소해 주는 올인원 엔터프라이즈급 솔루션입니다. AI RAG는 구축 비용을 낮추고, 종속성을 줄이며, 서비스 출시를 가속화합니다.
MCP Server
MariaDB MCP Server는 데이터베이스와 AI 애플리케이션을 매끄럽게 연결하는 브리지로서, MCP(Model Context Protocol)을 기반으로 전통적인 SQL 처리와 최신 벡터 기반 기반 시맨틱 검색을 모두 지원합니다.
AI 에이전트
MariaDB Cloud AI 에이전트는 애플리케이션이 자연어를 사용하여 MariaDB와 상호작용할 수 있도록 지원합니다. Text-to-SQL 변환 기능을 갖춘 노코드 빌더를 통해 누구나 데이터에 대한 심층적이고 의미론적인 이해 능력을 갖춘 반자율형 에이전트를 만들 수 있습니다.
AI 프레임워크 연동
MariaDB의 네이티브 벡터 검색 기능은 주요 AI 프레임워크를 위한 강력하고 효율적인 백엔드 역할을 수행하며, 데이터 스택을 통합함으로써 생성형 AI 애플리케이션 개발을 간소화합니다.
LangChain
MariaDB를 활용해 MariaDBStore 기반 벡터 저장소(Vector Store) 유사도 검색과 영구적인 ChatMessageHistory를 지원하는 고도화된 챗봇과 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. MariaDBStore 영구적인 ChatMessageHistory.
Spring AI
MariaDBVectorStore을 통해 엔터프라이즈 Java 애플리케이션에 벡터 검색 기능을 손쉽게 추가할 수 있습니다.
MariaDBVectorStore Spring 개발자들에게 익숙한 데이터 계층을 제공하는 구현
LangChain.js
MariaDBStore을 활용하여 JavaScript 및 TypeScript 기반 RAG 애플리케이션에 MariaDB 벡터 스토어로 통합할 수 있습니다. MariaDBStore 효율적인 유사도 검색을 통해, 귀사의 데이터를 기반으로 한 확장 가능한 풀스택 LLM 워크플로우를 구현합니다.
LlamaIndex
MariaDB를 네이티브 벡터 스토어로 활용하여 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인을 구동하고, LLM을 데이터에 기반시켜 더 정확하고 맥락을 잘 파악한 응답을 얻을 수 있습니다.
