THE DATA ENGINE FOR RAG
키워드를 넘어
데이터의 의미를 찾습니다.
Tarantula AI 벡터DB는 문서, 이미지, 센서와 로그를 벡터로 변환해 의미가 가까운 데이터를 찾습니다. PostgreSQL의 관계형 데이터, 메타데이터와 벡터를 한 체계에서 관리해 기업용 RAG와 AI 검색에 필요한 정확성, 운영 편의성과 확장성을 제공합니다.
WHY TARANTULA VECTOR DB
전용 벡터 검색의 유연성과 관계형 DB의 신뢰성을 함께
운영 부담 감소
익숙한 PostgreSQL 운영 체계에서 백업, 권한, 모니터링과 장애 대응을 일관되게 수행합니다.
표준 SQL
벡터 유사도와 고객·기간·권한 같은 관계형 조건을 하나의 SQL에서 조합합니다.
데이터 일관성
원본 데이터, 벡터와 메타데이터를 동일한 트랜잭션 범위에서 갱신합니다.
인덱스 선택
데이터 규모와 정확도·속도 요구에 따라 HNSW와 IVFFlat을 선택하고 튜닝합니다.
Lakehouse 확장
대용량 원천 데이터와 장기 이력은 Lakehouse에 두고 검색 대상만 선별해 벡터화합니다.
온프레미스 AI
민감한 사내 데이터를 외부로 이동하지 않고 내부 LLM·RAG 환경을 구성합니다.
FLOW DIAGRAM
기업 데이터가
답변의 근거가 되는 과정
OPERATING LARGE VECTOR DATA
정확도, 속도와 비용을
운영 설계 단계부터 균형 있게
테이블·파티션 설계
업무, 데이터 유형과 기간별로 테이블과 파티션을 분리해 인덱스 크기, 갱신 부하와 장애 영향을 제한합니다.
데이터별 파이프라인
문서, 이미지, 센서와 로그는 전처리 방식이 다르므로 유형별 추출·정제·임베딩 파이프라인을 구성합니다.
Reranking
1차 벡터 검색 결과를 재정렬해 질문과 문맥에 더 적합한 근거를 상위에 배치합니다.
인덱싱 전략
정확도, 응답시간, 빌드 시간과 메모리 사용량을 기준으로 인덱스와 탐색 파라미터를 조정합니다.
선택적 임베딩
모든 데이터를 무조건 벡터화하지 않고 활용 가치와 최신성을 기준으로 대상을 선별해 비용을 통제합니다.
INDUSTRY USE CASES
문서 검색을 넘어
산업 데이터의 유사성을 찾습니다.
사내 지식·문서 검색
규정, 매뉴얼, 리서치와 상담 이력을 검색해 출처가 있는 답변을 제공합니다.
- 접근권한 기반 필터
- 문서 버전·시점 반영
- 답변 근거 추적
악취 감지
센서 패턴과 기존 악취 사례의 벡터 유사도를 비교해 원인 후보와 대응 사례를 찾습니다.
- 다변량 센서 임베딩
- 유사 사례 검색
- 현장 대응 지식 연결
질병 진단 보조
검사·영상·임상 특징과 유사한 과거 사례를 검색해 전문가 판단을 지원합니다.
- 멀티모달 데이터
- 메타데이터 조건 검색
- 근거 사례 제시
이상 패턴 탐지
거래, 설비와 보안 로그에서 정상 패턴과 다른 이벤트를 찾아 유사 장애·위협 사례와 연결합니다.
- 실시간 특징 벡터
- 이상도 기반 우선순위
- 조치 이력 검색
MARKET & TECHNOLOGY DIRECTION
온프레미스 AI 수요와 함께
벡터 검색 기술도 계속 진화합니다.
엔터프라이즈 온프레미스 AI 확산
공공·금융을 중심으로 확대되는 온프레미스 AI 수요와 LLM·RAG 구현을 위한 벡터DB의 중요성 증대
대규모 검색 확장
메모리 중심 검색을 넘어 디스크 기반 대규모 벡터 검색으로 이어지는 확장성과 처리 효율 강화
SQL과 벡터 검색의 결합
일반 SQL 검색과 의미 기반 벡터 검색을 결합한 하이브리드 검색 확대와 CPU 연산 최적화를 통한 검색 성능 고도화
데이터에서 AI까지 하나의 흐름
데이터 저장부터 임베딩 생성, 벡터 검색, AI 모델 연계까지 자연스럽게 이어지는 AI 데이터 파이프라인 확장
AI 전문 파트너와 함께 완성하는 Open AI Ecosystem – 유엔넷은 Vector Database와 데이터 인프라에 집중하고, AI 전문 파트너의 RAG·LLM·Application 역량을 결합하여 보다 완성도 높은 엔터프라이즈 AI 환경을 제공합니다.