몽고DB(MongoDB)는 30일 발표를 통해, ‘AWS 리:인벤트 2023(AWS re:Invent 2023)’에서 몽고DB 아틀라스 벡터 서치(MongoDB Atlas Vector Search)와 아마존 베드록(Amazon Bedrock)의 통합을 전했다.

먼저, 몽고DB 아틀라스 벡터 서치는 기업의 운영 데이터를 기반으로 생성형 AI 및 시맨틱 검색 기능을 애플리케이션에 간편하게 도입하도록 지원해 참여도 높은 맞춤형 엔드 유저 경험을 제공한다.

아마존 베드록은 AWS의 완전관리형 서비스로, 단일 API를 통한 다양한 고성능 파운데이션 모델(FMs)을 지원하고 보안 및 개인정보 보호 기능을 갖춘 생성형 AI 애플리케이션 구축을 위한 광범위한 기술을 제공한다.

두 회사의 이번 통합으로 개발자는 생성형 AI를 활용해 다양한 사용 사례를 다루고, 아틀라스 벡터 서치로 처리한 자체 데이터(proprietary data)를 기반으로 빠른 응답이 가능한 최신 애플리케이션을 AWS에서 한층 쉽게 생성할 수 있다.

사히르 아잠(Sahir Azam) 몽고DB 최고제품책임자(CPO)는 “스타트업부터 대기업까지 모든 규모의 고객이 차세대 애플리케이션 구축과 미래 비즈니스 대비를 위해 생성형 AI 활용을 모색하고 있지만 이중 상당수는 자체 데이터 보호와 AI 구동 시스템의 정확도에 대해 우려하고 있다”며 “몽고DB 아틀라스 벡터 서치와 아마존 베드록의 통합을 통해 양사의 공동 고객은 AWS 환경에서 호스팅 되는 다양한 파운데이션 모델을 사용하고, 정확도와 엔드 유저 경험 개선에 자체 데이터를 안전하게 활용하며 생성형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있다”고 말했다.

벡터 데이터만 저장하는 애드온(add-on) 솔루션과 달리, 아틀라스 벡터 서치는 고성능의 확장 가능한 벡터 데이터베이스로서 전 세계에 분산된 운영 데이터베이스와 통합돼 기업의 전체 데이터를 저장 및 처리할 수 있어 생성형 AI 애플리케이션을 효과적으로 지원한다.

기업은 아마존 베드록과 통합 기능을 통해 자체 데이터로 AI21랩스(AI21 Labs), 아마존(Amazon), 앤트로픽(Anthropic), 코히어(Cohere), 메타(Meta), 스태빌리티 AI(Stability AI) 등 파운데이션 모델을 맞춤화하고, 데이터의 벡터 임베딩 변환 및 아틀라스 벡터 서치를 통한 임베딩 처리가 가능하다.

또한 검색 증강 생성(retrieval augmented generation, RAG)을 위한 아마존 베드록 에이전트(Agent for Amazon Bedrock)를 활용해 직접 코딩하지 않더라도 사용자 쿼리와 연관된 맥락에 맞는 응답을 바탕으로 애플리케이션을 구축할 수 있다.

예컨대, 의류 기업은 실시간 재고 문의 처리와 같은 업무의 자동화나 비슷한 재고 상품 제안 등을 통해 고객 맞춤형 반품 및 교환을 위한 생성형 AI 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있다.

이같은 완전관리 기능으로 두 회사의 공동 이용 기업은, 기업 전체에서 자체 데이터는 물론 생성형 AI를 안전하게 사용하고, 운영 오버헤드(overhead)를 줄이며 비즈니스 가치 실현을 가속화할 수 있다.

바시 필로민(Vasi Philomin) AWS 생성형 AI 부문 부사장은 “AI가 널리 확산 중인 오늘날 기업은 차별화되고 경쟁력 있는 생성형 AI 솔루션 개발을 위해 데이터 전략을 강화하고 있다”며 “몽고DB 아틀라스 벡터 서치와 아마존 베드록의 통합은 고객이 효과적인 데이터 전략을 수립해 생성형 AI 혁신을 구축 및 확장하는 데 도움이 될 것이다. 10년 이상 지속된 양사의 협력을 바탕으로 AWS는 몽고DB와의 공동 고객이 생성형 AI를 십분 활용할 수 있도록 함께 지원할 것”이라고 전했다.

실제로 몽고DB와 AWS의 공동 고객 스케일스택(Scalestack)은 데이터 강화, 우선순위 지정 및 활성화를 위한 올인원 AI 플랫폼을 제공하는 기업으로, 고투마켓(go-to-market)을 담당하는 조직이 기존 데이터를 목표 고객 프로필에 쉽게 매핑하고 영업 및 수익 구조를 강화하도록 지원한다.

엘리오 나르시소(Elio Narciso) 스케일스택 공동창립자 겸 CEO는 “스케일스택의 사명은 기업의 세일즈 생산성 극대화를 돕는 것이며, 몽고DB와의 협력은 이를 달성하기 위한 필수 요소”라며 “현재 RAG 챗봇 데이터 저장에 사용 중인 몽고DB 아틀라스 벡터 서치는 회사가 사용하는 대규모 언어 모델에 장기 메모리를 제공하며, 완전관리된 시스템을 통해 개발자들이 혁신에 집중할 수 있도록 돕는다. 앞으로도 몽고DB 및 AWS와 협력해 스케일스택의 AI 기반 RevOps 플랫폼 발전을 모색할 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다.

새롭게 발표된 몽고DB 아틀라스 벡터 서치와 아마존 베드록의 통합은 수개월 내 출시될 예정이다.

<김동기 기자>kdk@bikorea.net