AI 데이터베이스 및 컨텍스트 인프라

AI 데이터베이스와 컨텍스트 인프라는 AI 애플리케이션이 필요한 정보를 지속적으로 저장하고 연결하며 실행 시점에 검색하도록 돕는 데이터 계층입니다. 이 카테고리는 에이전트 메모리, 지식 베이스, 그래프, 벡터 검색과 RAG 워크플로의 백엔드 시스템을 다룹니다.

쉽게 말해 어떤 일을 하나요?

AI 애플리케이션이 요청할 때마다 기억 없이 처음부터 시작하지 않게 해 줍니다. 문서, 대화, 사용자 선호, 엔터티, 사건과 관계를 저장한 뒤 모델이나 에이전트가 필요할 때 유용한 컨텍스트를 돌려줍니다. 일부 제품은 벡터 유사도 검색에 집중하고, 다른 제품은 그래프, 메타데이터, 키워드, 시간 이력 또는 관계형 쿼리를 결합합니다.

자주 쓰이는 경우

세션이 바뀌어도 사용자를 기억하는 도우미, 사내 문서를 기반으로 답하는 지식 에이전트, 고객 이력을 불러오는 지원 시스템, 대규모 코드나 연구 자료를 다루는 에이전트를 구축할 때 사용합니다. 답이 담당자, 관계, 사건 순서 또는 시간이 지나며 바뀐 사실에 달려 있다면 그래프 접근법이 단순한 의미 유사도보다 유용할 수 있습니다.

비교할 때 확인할 점

먼저 실제 검색 작업을 정의하세요. 지원하는 입력, 인덱싱 절차, 결과 구조와 출처 표시, 사용자 또는 테넌트 격리를 확인합니다. SDK와 API, 메타데이터 필터, 그래프와 벡터 기능, 측정 가능한 지연 시간, 관측성, 모델 스택 통합도 비교해야 합니다. 기존 시스템을 옮긴다면 호환 프로토콜, 가져오기 경로와 명확한 한도를 확인합니다.

배포, 가격과 데이터 통제

오픈 소스 소프트웨어 라이선스와 호스팅 서비스 약관은 구분해야 합니다. 공개 저장소가 있다고 해서 클라우드 서비스가 무료인 것은 아닙니다. 저장 및 쿼리 요금, 무료 한도, 초과 비용, 백업 책임, 데이터 위치, 암호화, 보존 기간과 서비스 개선을 위한 데이터 사용 권한을 살펴보세요.

이름보다 워크플로로 선택

‘AI 데이터베이스’는 벡터 저장소부터 종합 컨텍스트 플랫폼까지 서로 다른 제품을 뜻합니다. 애플리케이션이 필요한 결과를 기준으로 후보를 고르고 대표적인 검색과 업데이트를 시험한 뒤, 최신 공식 문서에서 가격과 보안 조건을 확인하세요.