MySQL HeatWave

내장된 LLM, 벡터 저장소, ML 기술로 혁신적 AI 기능을 간단히 활용

• 데이터베이스 내 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 생성형 AI의 이점을 즉시 누릴 수 있고, 자연어를 사용하여 비정형 문서의 정보를 기반으로 상황별로 대화할 수 있습니다. 원하는 사용 사례를 위해 필요한 경우 외부 LLM을 선택할 수도 있습니다.
• AI 전문 지식 또는 별도의 벡터 데이터베이스로의 데이터 이전 없이도 LLM이 귀사의 독점 문서를 검색하고 보다 정확하고 맥락에 맞는 답변을 제공합니다. 통합되어 있는 MySQL HeatWave Vector Store로 임베딩 생성을 자동화할 수 있습니다.
• 객체 스토리지 및 MySQL 데이터베이스에 저장된 데이터를 사용하여 ML 모델을 손쉽게 구축, 학습, 설명할 수 있습니다. 별도의 ML 클라우드 서비스나 전문 지식은 필요하지 않습니다.

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데이터 웨어하우스 및 레이크하우스 워크로드용 최고 성능 시스템을 활용한 인사이트 확보 가속화

• 별도의 분석용 데이터베이스 및 레이크하우스 서비스를 사용할 경우 발생하는 중복 ETL로 인한 복잡성, 지연 시간, 비용, 위험이 제거됩니다.
• 객체 스토리지, MySQL 데이터베이스, 또는 두 가지 데이터베이스를 동시에 초고속으로 쿼리할 수 있습니다.
• 비즈니스 트렌드에 더 빠르게 대응할 수 있습니다.

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선호하는 플랫폼에 MySQL HeatWave 기반 앱 자유롭게 배포하기

• Oracle Cloud Infrastructure(OCI), Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure 등 선호하는 퍼블릭 클라우드에 MySQL HeatWave를 자유롭게 배포해 보세요.
• OLTP 앱을 온프레미스에 유지하고, 데이터를 MySQL HeatWave로 복제하여 클라우드 환경에서 실시간에 가까운 데이터 분석 및 벡터 데이터 처리를 수행할 수 있습니다.
• OCI Dedicated Region 서비스를 통해 귀사의 자체 데이터 센터에서 MySQL HeatWave를 사용할 수도 있습니다.