사용 사례
여러분의 AI에는 또 다른 데이터베이스가 필요하지 않습니다
MariaDB 이미 신뢰하고 있는 데이터베이스에 벡터 검색, MCP 및 RAG 기능을 통합하여, 별도의 파이프라인이나 데이터 복사 과정 없이도 실제 기업 데이터를 기반으로 생성형 AI를 활용할 수 있게 해줍니다.
GenAI 애플리케이션을 위한 ‘ MariaDB ’란 무엇인가요?
MariaDB 이 플랫폼은 벡터 검색 기능을 핵심 데이터베이스 엔진에 내장하고 있으므로, 사용자는 관계형 데이터와 함께 임베딩을 저장하고 RAG를 통해 LLM을 해당 데이터에 연동할 수 있습니다. 데이터는 하나의 안전한 플랫폼에 통합되어 저장되므로, 별도의 벡터 데이터베이스나 동기화를 위한 ETL 파이프라인이 필요하지 않습니다.
기능
일반 인공지능(GenAI) 애플리케이션을 위한 핵심 기능
MariaDB 데이터에서 실질적인 답변에 이르는 전 과정을 아우릅니다: 네이티브 벡터 검색, RAG, Text-to-SQL, 에이전트 연동 및 프레임워크 통합 등, 이 모든 기능이 귀사가 이미 운영 중인 관계형 데이터와 연동되어 작동합니다.
네이티브 벡터 검색
단일 엔진에서 관계형 데이터와 임베딩을 함께 저장, 색인화 및 쿼리할 수 있습니다. 별도의 벡터 데이터베이스 없이도 빠른 유사도 검색과 하이브리드 SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다.
하이브리드 검색
전체 텍스트 키워드 정확도와 벡터 유사도를 결합한 뒤, ‘상호 순위 융합(Reciprocal Rank Fusion)’을 통해 통합된 결과를 순위화하여 사용자가 올바른 답변을 더 빨리 찾을 수 있도록 합니다.
MariaDB AI RAG
복잡한 인프라 구축 과정 없이 온프레미스에서 RAG를 배포하세요. 네이티브 벡터 검색 기능과 REST API를 통해 생성형 AI를 귀사의 데이터와 연결하며, 데이터는 귀사의 MariaDB 환경을 절대 벗어나지 않습니다.
MariaDB Cloud AI 검색
문서 및 데이터베이스를 위한 완전 관리형 RAG 서비스입니다. 파싱, 하이브리드 검색 및 재순위 지정 기능을 통해 파일을 처리하며, Text-to-SQL 기능을 통해 실시간 데이터로부터 답변을 제공합니다.
프레임워크 통합
MariaDB 를 LangChain, LangChain.js, LlamaIndex 및 Spring AI의 벡터 저장소로 활용하면, 개발자들은 이미 익숙한 도구를 사용하여 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
MariaDB 다양한 생성형 AI 패턴을 기본으로 지원합니다
RAG 어시스턴트
문서와 지식베이스에 챗봇 및 지원 도구를 통합하세요. 정확한 맥락을 파악하여 고객과 직원의 질문에 자신 있게 답변할 수 있습니다.
자연어 분석
비즈니스 사용자가 평이한 영어로 질문을 할 수 있게 해줍니다. Text-to-SQL은 실제 운영 데이터에 대해 읽기 전용 쿼리를 실행하여 즉각적이고 정확한 답변을 제공합니다.
의미 기반 검색 및 추천
키워드가 아닌 의미에 따라 유사한 상품을 찾으세요. 벡터 유사도와 가격, 재고와 같은 구조화된 필터를 하나의 SQL 문으로 결합하세요.
시작하기
MariaDB로 개발을 시작해 보세요
현재 운영 중인 모든것, 앞으로 구축할 모든 것에 활용 할 수 있는 신뢰할 수 있는 단일 실시간 데이터베이스 플랫폼
자주 묻는 질문
MariaDB 는 벡터 검색 기능을 핵심 엔진에 내장하고 있으므로, 임베딩과 관계형 데이터를 한 곳에서 관리할 수 있습니다. 이를 통해 불필요한 인프라, 데이터 동기화 작업 및 비용을 줄일 수 있습니다.
검색 강화 생성(RAG)은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용자의 데이터에 기반을 두게 합니다. 모델은 허위 정보를 생성하거나 비즈니스 맥락을 제대로 파악하지 못할 수 있으므로, RAG는 먼저 관련 정보를 검색하여 더 정확한 답변을 생성할 수 있도록 돕습니다.
MariaDB 데이터가 이미 저장된 위치에서 AI 워크로드를 실행합니다. 별도의 서비스 간에 데이터가 이동하지 않으므로, 데이터는 고객님의 MariaDB 환경 내에 안전하게 보관되며 공격 표면이 줄어듭니다.
하이브리드 검색은 전체 텍스트 키워드 일치 방식과 벡터 유사도 방식을 결합한 것입니다. MariaDB 은 ‘상호 순위 융합(Reciprocal Rank Fusion)’ 기술을 통해 두 결과 집합을 통합하므로, 사용자는 필요한 정보를 더 빠르게 정확하게 찾을 수 있습니다.
네. 오픈 소스 프로젝트인 ‘ MariaDB ’(MCP Server )는 AI 에이전트와 어시스턴트가 ‘Model Context Protocol’을 통해 읽기 전용 SQL 쿼리와 벡터 검색을 실행할 수 있도록 하며, 매개변수화된 쿼리를 사용하여 보안을 강화합니다.
MariaDB Cloud AI Retrieval은 문서와 데이터베이스 기반의 RAG를 위한 관리형 검색 계층입니다. 간편한 검색 API를 통해 AI 앱을 파일 및 실시간 운영 데이터에 기반으로 구축할 수 있습니다.
이 기능들은 Claude Code 및 Codex와 같은 코딩 에이전트에 MariaDB 기술과 MCP server 기능을 추가합니다. 에이전트는 스키마를 읽고, SQL을 실행하며, 일회용 샌드박스에서 테스트를 수행할 수 있으며, 액세스는 사용자가 허용한 연결 및 폴더로만 제한됩니다.