Oracle AI Vector Search

여러 데이터베이스의 관리 및 통합 또는 기능, 보안, 일관성 저하 없이 AI 기반 유사성 검색을 비즈니스 데이터에 쉽게 적용할 수 있습니다. AI Vector Search는 정형 및 비정형 데이터를 시맨틱 또는 의미 단위로, 또한 값 단위로 모두 검색할 수 있는 매우 정교한 AI 검색 애플리케이션을 지원합니다. Native AI 벡터 검색 기능은 대규모 언어 모델(LLM)이 비즈니스 데이터에 검색 증강 생성(RAG)을 사용해 엔터프라이즈 사용 사례를 위한 보다 정확하고 상황에 맞는 결과를 제공할 수 있도록 지원합니다.

Oracle AI Database Free 체험하기
기업이 Oracle AI Vector Search로 AI 인사이트를 가속화하는 방법(1:07)

 

  • Sphere Holdings: 스타트업, Oracle AI Database 26ai를 통해 엔터프라이즈 AI 리더로 도약하다

    Oracle Autonomous AI Database 26ai를 활용해 아이디어를 강력한 AI 제안으로 구현한 AI 스타트업의 사례를 시청해 보세요.

    동영상 시청하기 Sphere Holdings (3:42)
  • Oracle AI Database 26ai를 활용해 AI 기반 지리 공간 매핑을 구동하는 Outline Global

    Oracle AI Database 26ai의 AI Vector Search 기능은 호주에 본사를 둔 Outline Global이 더 빠르고 안정적인 데이터 및 분석 서비스를 제공하도록 지원함으로써 30% 매출 증가에 기여했습니다.

    사례 읽어보기 Outline Global

  • 단일 융합형 데이터베이스의 단순성

    단일 데이터베이스에서 유사성 검색 기능과 관계형, 텍스트, JSON, 공간, 그래프 데이터 유형을 간단히 결합해 앱을 강화할 수 있습니다. 데이터를 AI로 가져가는 대신, AI를 데이터로 가져올 수 있습니다.

  • 자연어를 사용한 비즈니스 데이터 검색

    선호하는 LLM 및 RAG 기술을 사용해 프라이빗 비즈니스 데이터 전반에 대한 자연어 검색을 수행함으로써 환각 현상을 방지할 수 있습니다.

  • 원하는 방식으로 AI 앱 개발

    선호하는 개발 도구, AI 프레임워크, AI 모델, 프로그래밍 언어를 사용해 원하는 방식으로 AI 앱을 구축할 수 있습니다.

  • 귀사를 위해 구축된 AI

    미션 크리티컬 AI 앱을 간단히 구축할 수 있습니다. 다양한 산업용 기능을 활용해 확장성, 성능, 고가용성, 보안성을 확보할 수 있습니다.

  • 간단히 사용할 수 있는 완전한 생성형 AI 파이프라인 기능

    문서 로드, 변환, 청킹, 임베딩, 유사도 검색, LLM 기반 RAG 등의 Oracle AI Vector Search 기능을 기본적으로, 또는 데이터베이스 내에서 API를 통해 사용할 수 있습니다.

비즈니스 데이터에 AI 적용하기: 단순화된 유사성 검색

  • Oracle AI Database 26ai의 벡터 검색 기능 살펴보기

    미국 국립공원관리청 데이터를 활용한 초고속 유사성 검색을 지원하는 AI 생성 벡터 임베딩 기능을 살펴보세요.

    데모 시청하기(3:38)

  • 데이터 혁명을 위한 AI

    Oracle AI Database는 전체 데이터 및 개발 스택에 AI를 설계하여 조직이 모든 곳에서 신뢰할 수 있는 AI 기반 인사이트, 혁신 및 생산성을 제공할 수 있도록 지원합니다.

    데이터 혁신을 위한 AI에 대해 더 알아보기

  • 데모: AI Vector Search로 시맨틱 검색 가속화하기

    비정형 데이터에 대한 시맨틱 검색과 기존 비즈니스 데이터에 대한 관계형 검색을 결합해 더 빠르고, 관련성 높고, 안전한 결과를 제공하는 Oracle AI Database 26ai의 AI Vector Search를 살펴보세요.

    더 알아보기: "Accelerate semantic search with AI Vector Search" 데모.
.biofy 로고

"Oracle의 기술은 우리의 질병 식별 프로세스 혁신에 중요한 역할을 했습니다. Oracle AI Vector Search 및 Autonomous Database 덕분에 진단 시간을 크게 단축하고, 진단 정확성을 개선하고, 환자 치료 결과를 개선할 수 있었습니다."

Paulo Perez .biofy Technologies, CEO 및 공동 창립자

Oracle AI Vector Search의 주요 기능

통합 하이브리드 벡터 검색

AI Vector Search를 관계형, 텍스트, JSON, 지식 그래프 및 공간 위치 검색과 결합하여 일치하는 문서, 이미지, 비디오, 오디오 및 구조화된 데이터를 검색할 때 사용자 쿼리의 모든 의미에 집중함으로써 결과를 개선할 수 있습니다.

벡터 데이터 유형 및 유연한 벡터 생성

고유 VECTOR 데이터 유형을 사용하여 벡터를 Oracle AI Database 26ai 테이블에 저장합니다. ONNX 프레임워크, 데이터베이스 API를 사용해 선택한 오픈 소스 임베딩 모델을 사용해 벡터를 생성하여 선호하는 임베딩 모델 제공자로부터 벡터를 생성하거나, 벡터를 데이터베이스로 직접 임포트할 수 있습니다.

하이브리드 벡터 인덱스

최대 성능을 제공하는 인메모리 인접 그래프 인덱스, 대규모 데이터 세트용 인접 파티션 인덱스 등의 매우 정확한 근사 검색 인덱스(벡터 인덱스)를 사용해 유사성 검색을 가속화합니다. 하이브리드 벡터 인덱스를 사용하여 벡터 및 벡터 이외의 데이터 조합을 빠르게 검색할 수 있습니다.

벡터 쿼리를 위한 단순한 표준 SQL

간단하고 직관적인 SQL을 사용해 벡터에 대한 유사성 검색을 수행하고 동일한 쿼리 내에서 관계형, 텍스트, JSON 및 기타 데이터 유형과 벡터를 자유롭게 결합해 보세요.

간단한 검색 정확도 지정

목표 정확도를 단순한 퍼센트 단위로 지정해 애플리케이션에 필요한 검색 정확도를 완벽히 제어할 수 있습니다. 인덱스 생성 중 기본 정확도를 정의하고, 필요한 경우 검색 쿼리에서 재정의할 수 있습니다.

Exadata 최적화

Oracle Exadata System Software 25ai 최적화를 활용해 벡터 인덱스 생성 및 검색을 가속화합니다. Exadata가 엔터프라이즈 데이터베이스에 제공하는 고성능, 확장성, 가용성을 경험해 보세요.

Oracle AI Vector Search 사용 사례

RAG는 유사성 검색 결과를 사용하여 비즈니스 데이터 과련 질문에 대한 대규모 언어 모델 응답의 정확성 및 상황별 관련성을 개선합니다. RAG는 LLM이 학습하지 못했을 수도 있는 상황별 관련 개인 데이터를 파악한 뒤 이를 사용해 사용자 프롬프트를 보강함으로써 LLM이 보다 정확하게 대응할 수 있도록 지원합니다.

LLM의 답변 품질을 향상시키고자 하는 수요는 많은 산업에서 공통적으로 발생하고 있습니다. 답변 정확도 향상을 위해 RAG를 사용하는 사례는 다음과 같습니다.

  • 내부 및 외부 사용자용 챗봇
  • 문서 검색 및 요약
  • 언어-코드 합성
  • 분야별 전문 지식이 필요한 질문에 대한 답변

RAG는 많은 비용이 발생하는 LLM 재훈련 또는 미세 조정 없이도 LLM이 기업의 비즈니스와 관련된 질문에 대한 맞춤형 답변을 제공할 수 있도록 지원합니다.

검색 증강 생성 다이어그램, 아래 설명
  1. 챗봇을 사용해 LLM과 대화할 수 있습니다.
  2. 프라이빗 비즈니스 데이터에 대한 유사성 검색을 실행하고 해당 사실을 LLM에 전달합니다.
  3. 검색 결과는 LLM을 위한 프롬프트 및 컨텍스트 형식으로 입력됩니다.
  4. LMM은 최신 비즈니스 데이터 입력을 수신하여 환각 현상을 감소시킵니다.
  5. 고품질 응답이 챗봇에 반환됩니다.


NRI 로고

“AI Vector Search가 Oracle Database에 추가된다는 것은 반가운 소식입니다. NRI의 다른 워크로드들과 동일한 Oracle Database에서 AI Vector Search를 실행함으로써 보다 안정적이고 안전한 솔루션을 제공할 수 있게 되어 기쁩니다.”

Shinichiro Otsuka Nomura Research Institute, Ltd., NRI Certified IT Architect
2025년 10월 14일

Oracle AI Database AI Vector Search 시작하기

Oracle, Product Manager, Andy Rivenes

2024년 5월, Oracle은 Oracle Database 23ai의 출시를 발표했습니다. Oracle AI Database에는 Oracle Database 23ai에서 사용할 수 있는 300개 이상의 새로운 기능이 추가되어 있으므로 많은 것을 배울 수 있습니다. Dominic Giles는 블로그 게시물에서 몇 가지 주요 특징을 강조하지만, Oracle AI Database의 가장 흥미로운 새로운 기능 중 하나는 Oracle AI Vector Search입니다.

게시물 전문 읽어보기

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기업은 Oracle AI Database 26ai의 AI Vector Search를 활용해 동일한 데이터베이스 내에서 비즈니스 데이터의 시맨틱 검색과 관계형 쿼리를 결합할 수 있습니다.

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