문제해결에 집중하는, 데이터와 검색 기술에 특화된 AI 테크빌더
검색성능 개선
검색 결과가 부정확하고 처리 시간이 길어 사용자가 불편함을 느끼고 있어요
데이터 과부하
데이터가 너무 많아 서비스 속도가 느려지고, 고객 이탈이 발생하고 있어요
서버비용 최적화
서버 비용이 급증해 예산 관리에 어려움이 생기고 있어요
임베딩 처리
임베딩 모델 선택이 어렵고 작업에 시간이 오래 걸리고 비용이 많이 소모돼요
확장성 문제(트래픽 급증)
갑작스러운 트래픽 증가로 서비스 중단 위험이 있어요
개발 지연
빠르게 제품을 시장에 출시해야 하지만 개발 인력이 부족하거나 시간이 부족해요
Aeca, 데이터베이스와 AI 기술을 결합하다
Single Database
데이터 모델, 검색, 캐시 등을 한 번에 해결
Huge Data
데이터 분산 없이 100TB 데이터를 단일 데이터베이스로 처리
No Sync
저장소 간 동기화, 샤딩/클러스터링 불필요
No Latency
초당 300,000개의 쿼리를 실시간으로 처리
(*) 데이터베이스에서 데이터 조회 시
Low Cost
기존 인프라 대비 데이터 제품 사용, 서버 비용, 개발자 리소스를 90% 절감
Quick Dev.
최소한의 개발 조직으로 애플리케이션 인프라를 구축, 러닝 커브 증가 없이 운영 가능
실제 사례로 확인하는 Aeca의 기술력
벡터 임베딩 한계와 특성을 설명하고 이를 저장하기 위한 기능 개선 내용을 다룹니다.
by Aeca Team | 2024-07-17
2024년 6월 21일 OpenAI는 데이터베이스 스타트업 Rockset 인수를 발표했습니다. OpenAI에 따르면 Rockset 인수의 배경은 AI를 더 유용하게 만들기 위한 검색 인프라 개선이라고 합니다. 구체적으로 어떠한 이점 때문에 OpenAI는 Rockset을 인수했을까요?
by Tim Yang | 2024-07-11
Demo로 Aeca를 직접 체험해보세요
판례 데이터를 다운로드 받고 Aeca를 통해 판례 검색 서비스를 하루만에 구축한 과정을 설명합니다.
by Aeca Team | 2024-06-21
Aeca를 활용하여 상품 검색을 위한 데이터 수집 및 가공, 검색과 서비스 개발 과정을 설명합니다. 정형, 비정형 데이터가 혼합되어 있을 때 어떻게 색인하고 LLM을 활용하여 어떻게 쿼리를 변환하여 검색하는지를 알아봅니다.
by Aeca Team | 2024-06-12
벡터데이터베이스(VectorDB)를 활용해 대규모 언어모델(LLM)의 한계를 극복하고자 하는 방안이 주목받고 있습니다. 전문 분야나 학습되지 않은 도메인 데이터, 예를 들어 로펌의 판례나 회사의 커뮤니케이션 기록 등 특화된 정보에 대해 정확한 답변을 제공하기 위해, 모든 종류의 데이터를 벡터임베딩으로 변환하여 저장하고 검색할 수 있는 벡터 데이터베이스를 LLM의 장기기억 저장장치로 사용하는 것입니다. 이를 위해 위키피디아를 사용한 Q&A 시스템을 예로 들어 데이터 전처리, 벡터화, 저장, 검색 등의 과정을 통해 벡터 데이터베이스가 어떻게 LLM을 보완할 수 있는지에 대한 구체적인 사례를 살펴봅니다.