Google Cloud 데이터베이스에 더 많은 인공지능 기능이 추가되었습니다.

Google Cloud는 고객이 생성한 인공 지능 애플리케이션의 개발을 촉진하기 위해 BigQuery, AlloyDB, Spanner를 포함한 분석 및 트랜잭션 데이터베이스를 강화하고 있습니다.

BigQuery는 분석 및 인공 지능 작업을 지원하도록 설계된 Google Cloud의 고급 데이터베이스 서비스입니다. 이 서비스에는 여러 가지 인공 지능 개선 사항이 도입되었습니다. 먼저 Google Cloud는 텍스트 및 음성 기능에 중점을 둔 BigQuery와 Vertex AI 통합의 미리보기 버전을 출시했습니다. 이러한 통합을 통해 사용자는 이미지 및 문서와 같은 구조화되지 않은 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출할 수 있습니다.

회사의 가장 강력한 인공지능 모델인 Gemini가 Vertex AI를 통해 BigQuery 고객에게 제공되었습니다. 이 모델은 지난 주 소비자 시장에서 별로 좋지 않은 데뷔를 한 후 논란을 불러일으켰습니다.

이러한 AI 기능은 BigQuery의 벡터 검색 기능에 대한 이전 발표를 따릅니다. 미리보기의 벡터 검색 기능은 GenAI 애플리케이션의 핵심 구성 요소로, 대규모 언어 모델을 사용하여 유사성 검색 및 RAG(검색 증강 생성)를 지원합니다.

Google Cloud AI의 데이터 분석 부문 총괄 관리자 겸 부사장인 Gerrit Kazmaier는 Google Cloud AI 고객이 BigQuery에서 Vertex AI에 직접 액세스할 수 있어 여러 가지 방법으로 사용이 간편하다고 말했습니다.

기자회견에서 Kazmaier는 데이터 분석 실무자로서 SQL 명령줄 또는 BigQuery 임베디드 Python API를 통해 Gemini 모델을 포함한 모든 Vertex AI 모델에 액세스할 수 있다고 언급했습니다. 이를 통해 데이터 과학자나 기계 학습 플랫폼에 의존하지 않고도 이러한 모델에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다. 현재 데이터를 사용하여 작업 분야에서 직접 액세스할 수 있습니다. 이 새로운 기술의 출현으로 데이터 분석에 더 많은 가능성과 유연성이 제공됩니다.

Kazmaier는 통합의 두 번째 장점은 AI 모델에 필요한 데이터에 더 쉽게 액세스할 수 있다는 점이라고 말했습니다. 통합 전에는 데이터를 AI 모델로 전송하려면 데이터 이동을 위해 데이터 파이프라인을 구축하고 유지 관리해야 하는 경우가 많았습니다. 이제 그는 더 이상 그럴 필요가 없다고 말합니다. "복잡한 절차가 모두 단순화되었습니다."

Vertex에서는 텍스트 및 이미지 기반 인공 지능 모델의 기능을 사용하여 데이터 분석가가 BigQuery를 통해 더 많은 데이터 분석 이점을 얻을 수 있으며 고객에게 더 많은 이점을 제공할 수 있습니다.

“이것은 시나리오 분석의 새로운 단계를 열어줍니다.” 정형 및 비정형 데이터의 요약, 감정 추출, 분류, 집중 및 번역이 중요하다고 말했습니다. 대략적으로 말하면 데이터의 90%는 구조화되지 않았습니다. 이 데이터는 의미 있는 방식으로 처리할 수 없기 때문에 일반적으로 엔터프라이즈 데이터 분석에 사용되지 않습니다.

트랜잭션(또는 운영) 측면에서 Google Cloud는 작년 Next 23 컨퍼런스에서 발표한 호스팅 Postgres 데이터베이스의 AI 전용 버전인 AlloyDB AI의 일반 출시를 발표했습니다. AlloyDB AI에는 벡터 임베딩을 저장하고 벡터 검색 기능을 수행하는 기능이 있으며, Google Cloud는 이를 고객 GenAI 사용 사례의 핵심 구성요소로 간주합니다.

Google Cloud는 또한 고객 데이터를 대규모 언어 모델(LLM)에 연결하는 데 도움이 되는 인기 오픈 소스 프레임워크인 LangChain과의 새로운 통합을 출시했습니다. Google Cloud 총괄 관리자이자 데이터베이스 부사장인 Andi Gutmans는 모든 Google Cloud 데이터베이스가 LangChain과 통합될 것이라고 말했습니다.

Gutmans는 새로운 기능이 데이터에서 더 많은 GenAI 가치를 얻을 수 있는 방법을 찾으려는 고객 요구에 부응한다고 말했습니다.

또한 회사는 Redis 및 MySQL을 포함하여 고객을 위해 클라우드에서 호스팅되는 다른 데이터베이스에 벡터 검색 기능을 추가할 것이라고 발표했습니다. Cloud Spanner, Firestore 및 Bigtable도 벡터 기능을 얻게 될 것이라고 Gutmans는 말했습니다.

"Spanner의 특별한 점은 약간 다른 변형인 최근접 검색 기능이 있다는 것입니다."라고 Gutmans는 말했습니다. "정말 흥미로운 점은 수조 개의 벡터와 같은 매우 큰 사용 사례를 가진 고객입니다. Google의 내부 애플리케이션 중 일부가 사용자별로 분할되어 있다고 상상할 수 있습니다. 그들은 수조(벡터) 규모의 벡터를 저장하고 검색할 수 있을 것입니다."라고 그는 말했습니다. "우리는 모든 데이터베이스가 , GenAI 사용 사례에 필요할 수 있는 운영 데이터를 저장하는 모든 장소에는 벡터 기능도 있어야 합니다." "이것은 데이터베이스가 모두 JSON 지원을 추가했던 15~20년 전과 다르지 않습니다. 우리는 좋은 벡터 기능이 있어야 한다고 믿습니다. 데이터베이스의 기본 기능만 유지하세요."

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