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몽고DB-구글 클라우드ㆍAWS, 협력 강화아틀라스 벡터 서치-제미나이 코드 어시스트 최적화
김동기 기자  |  kdk@bikorea.net
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승인 2024.05.13  09:35:45
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몽고DB(MongoDB)는 13일 본사 발표를 인용, AWS 및 구글 클라우드(Google Cloud)와의 협력 확대를 발표하며, 개발자가 AI를 활용해 애플리케이션을 손쉽게 개발 및 구축할 수 있는 기능을 선보였다.

먼저 몽고DB는 수많은 개발자와 기업이 비즈니스 크리티컬 애플리케이션 구동을 위해 사용 중인 데이터 플랫폼 몽고DB에서 구글 클라우드의 제미나이 코드 어시스트(Gemini Code Assist)를 최적화하며 애플리케이션 개발 및 현대화를 위한 향상된 개발자 경험을 제공한다.

이어 몽고DB는 날리지베이스 포 아마존 베드록(Knowledge Bases for Amazon Bedrock)에 몽고DB 아틀라스 벡터 서치(MongoDB Atlas Vector Search)를 정식 통합해, 기업이 완전관리형 파운데이션 모델(FM)를 활용해 생성형 AI 애플리케이션 기능을 보다 쉽게 구축할 수 있도록 지원한다.

◆몽고DB에서 효율적인 애플리케이션 구축을 위한 제미나이 코드 어시스트 최적화 = 구글 클라우드의 제미나이 코드 어시스트는 코드 제안을 생성하고, 통합개발환경(IDE)에서 기존 코드에 관한 문의에 답하며, 간단한 프롬프트 입력으로 전체 코드베이스를 업데이트할 수 있는 기능을 제공한다.

몽고DB와 구글 클라우드의 이번 협업으로 개발자는 제미나이 코드 어시스트를 활용해 몽고DB 코드와 매뉴얼, 모범 사례에 대한 답변과 정보를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 신기능을 빠르게 프로토타이핑하고 애플리케이션 개발을 가속화할 수 있다.

많은 개발자는 워크플로우에 생성형 AI 기반 코딩 어시스턴트를 통합해 일상 업무를 자동화해 생산성을 높이고 중요한 업무에 집중하기 위한 방법을 모색하고 있다.

제미나이 코드 어시스트는 공개된 데이터 세트를 학습하고 코드베이스에 대한 뛰어난 가독성을 갖췄으며, 널리 사용되는 애플리케이션, 소스 코드 리파지토리(repositories), 코드 편집기 등과 통합돼 개발자의 요구사항을 충족할 수 있는 기능을 제공한다.

이번 제미나이 코드 어시스트의 통합으로 개발자는 신속한 애플리케이션 구축과 현대화를 위한 몽고DB 활용법을 익히고, 몽고DB 매뉴얼에서 엄선된 콘텐츠와 코드를 확인하며, 사용사례를 비롯해 몽고DB에서 데이터 작업 시 적용할 수 있는 다양한 기능에 대한 고도화된 제안을 받을 수 있다.

제미나이 코드 어시스트는 이 밖에도 자연어 채팅, 코드 사용자화, 전체 코드베이스의 대규모 변경, AI 기반의 스마트한 작업 자동화, API 개발 간소화 등 핵심 기능과 기업이 라이선스 요건을 준수할 수 있도록 코드 제안 시 출처를 함께 제공한다.

이처럼 두 회사의 지속적인 협력은 개발자가 반복적인 작업에 투입하는 시간을 대폭 줄이고 구글 클라우드용 몽고DB(MongoDB on Google Cloud)에서 데이터 기반 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있는 토대를 제공한다.

앤드류 데이비슨(Andrew Davidson) 몽고DB 제품 부문 수석 부사장은 “생성형 AI는 엔드 유저가 최신 애플리케이션과 상호 작용하는 방식뿐만 아니라 개발자의 애플리케이션 구축 방식에 변화를 가져오고 있다”며 “제미나이 코드 어시스트를 몽고DB 라이브러리 및 모범 사례와 통합함으로써 개발자는 애플리케이션을 빠르게 구축하고, 고객을 위한 새로운 유형의 애플리케이션 경험을 구상하는 등 가치 있는 업무에 집중할 수 있다. 오늘날 기업에서 개발자의 역할이 매우 중요한 만큼 이번 구글 클라우드와의 협업으로 개발자가 더욱 쉽게 생성형 AI 기반 소프트웨어를 개발할 수 있도록 지원하게 돼 기쁘다”고 말했다.

스티븐 오반(Stephen Orban) 구글 클라우드 마이그레이션, ISV 및 마켓플레이스 부문 부사장은 “제미나이 코드 어시스트는 개발자가 고품질 코드를 더 효율적으로 작성할 수 있도록 엔터프라이즈급 AI를 지원한다”며 “개발자는 제미나이 코드 어시스턴트로 확장된 몽고DB 관련 정보와 매뉴얼, 코드를 통해 애플리케이션 구축과 가치 창출에 소요되는 시간을 줄이고, 소프트웨어 개발 및 제공 프로세스 전반에서 불필요한 마찰을 줄일 수 있다”고 말했다.

◆몽고DB 아틀라스 벡터 서치 및 아마존 베드록 통합 = 아마존 베드록은 AWS의 완전관리형 서비스로, 단일 API를 통한 다양한 고성능 FM을 지원하고 보안, 개인정보 보호 및 책임감 있는 AI 역량을 갖춘 생성형 AI 애플리케이션 구축을 위한 광범위한 기술을 제공한다.

이번 통합으로 개발자는 자체 데이터를 활용해 복잡한 작업을 자동화하고, 엔드 유저의 요구사항에 따라 정확하고 신뢰 가능한 최신 응답을 제공하는 생성형 AI 애플리케이션을 쉽게 제작할 수 있다.

기업은 아틀라스 벡터 서치에서 처리된 데이터를 기반으로 AWS에서 빠르고 쉽게 생성형 AI 애플리케이션을 배포할 수 있으며, 더욱 정확하고 관련성 높은 응답을 제공할 수 있다.

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.

덧붙여 아마존 베드록과 통합으로 기업은 실시간 운영 데이터를 벡터 임베딩으로 변환해 대규모 언어 모델(LLMs)에서 사용할 수 있다.

또한 AI21랩스(AI21 Labs), 아마존(Amazon), 앤트로픽(Anthropic), 코히어(Cohere), 메타(Meta), 미스트랄 AI(Mistral AI), 스태빌리티 AI(Stability AI)의 LLM과 같은 FM을 자체 데이터로 맞춤화한다.

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

기업은 몽고DB 아틀라스 서치 노드(MongoDB Atlas Search Nodes)를 통해 핵심 운영 데이터베이스에서 생성 AI 워크로드를 분리 및 확장하며 쿼리 시간을 최대 60% 단축하는 등 비용과 성능을 최적화할 수 있다.

이같은 완전관리형 기능은 노보 노디스크(Novo Nordisk)와 같은 AWS와 몽고DB의 공동 고객이 조직 전반에서 자체 데이터로 생성형 AI를 안전하게 사용하고, 운영 오버헤드와 수작업을 줄이며 비즈니스 가치 실현을 가속화하도록 돕는다.

사히르 아잠(Sahir Azam) 몽고DB 최고제품책임자(CPO)는 “스타트업부터 대기업까지 모든 규모의 고객이 차별화된 엔드 유저 경험을 제공하기 위해 생성형 AI 활용을 모색하고 있지만 이중 상당수는 자체 데이터 보호와 AI 시스템의 정확도에 대해 우려하고 있다”며 “몽고DB 아틀라스 벡터 서치와 아마존 베드록의 정식 통합으로 양사의 공동 고객은 AWS 환경에서 호스팅 되는 다양한 FM을 사용하고, 정확도 및 엔드 유저 경험 개선을 위해 자체 데이터를 안전하게 활용하며 생성형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있다”고 말했다.

바시 필로민(Vasi Philomin) AWS 생성형 AI 부문 부사장은 “AWS와 몽고DB는 지난 10여 년 간 기업이 데이터를 통해 비즈니스를 혁신하도록 지원해왔다”며 “수만개의 기업은 특정 요구사항에 맞는 생성형 AI 애플리케이션을 구축하기 위해 아마존 베드록을 사용하고 있다. 이제 양사의 공동 고객은 날리지베이스 포 아마존 베드록에서 정식 제공되는 몽고DB 아틀라스 벡터 서치로 RAG를 더욱 쉽고 빠르게 구현하며 데이터에서 풍부한 인사이트를 도출할 수 있다”고 전했다.

<김동기 기자>kdk@bikorea.net

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