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생성 AI 모델의 한계 2023년, 생성형 AI(GenAI) 분야가 급격히 성장하고 있습니다. 이러한 AI 모델들은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 하며, 대규모 데이터셋으로 사전학습되어 있습니다. 특히, 이미지, 텍스트, 영상 등 창조적인 작업 분야에서 활용되며, 그 정확도와 효율성이 꾸준히 향상되고 있습니다. 그러나, 모델 학습 및 실행 과정에서 많은 시간과 자원이 소요되며, 편향성과 환각(hallucination) 현상과 같은 문제가 발생합니다. 환각 현상이란 생성형 AI가 실제로 존재하지 않는 정보나 콘텐츠를 생성하는 것을 의미합니다.  이러한 문제를 해결하기 위해, 최근 생성형 AI 모델은 대규모 데이터셋으로 사전학습을 하고, 프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)과 미세조..

PGTS란?비트나인은 포스트그레SQL 커뮤니티 버전부터 포스트그레스 기반인 상용 제품을 아우르는 글로벌 통합 기술지원 서비스인 ‘PGTS’를 공식적으로 론칭했습니다.  PGTS는 PostgreSQL Tech-support Service의 약어로 모든 포스트그레SQL 제품을 대상으로 기술지원을 제공하는 서비스입니다. 오픈소스 커뮤니티 버전은 물론 포스트그레SQL을 기반으로 한 다른 상용 DB 제품까지도 기술지원을 제공하고 있습니다.   PGTS, why now? PGTS는 최근 포스트그레SQL에 대한 높은 수요와 그 요구를 직접적으로 반영한 최적의 서비스로, 고가 정책의 외산 DBMS를 탈피하려는 경향이 있는 대형 고객사는 물론이고, 자체 DBMS 유지관리가 힘든 중소형 고객사까지 광범위하게 활용될 것입니..

전 세계 사용성이 계속 증가하는 PostgreSQL2022년에 작성한 ‘기업 데이터 환경에 PostgreSQL이 최적인 이유’라는 블로그 글에서는, 수년간 눈에 띄는 성장을 이룬 오픈소스 관계형 DBMS인 포스트그레SQL을 소개하며, 기업들이 왜 이 데이터베이스를 선택해야 하는지를 탐구했습니다.    2년이 지난 현재, 포스트그레SQL은 여전히 글로벌 DBMS 시장에서 전체 인지도 4위를 유지하며, 2023년 전문 개발자 대상 설문조사에서는 인기도 1위를 차지하면서 전 세계적으로 사용률이 크게 증가하고 있음을 증명했습니다.    포스트그레SQL에 대한 소개는 지난 발행글들을 통해 이미 많이 다루었습니다. 그러나 이번 글에서는 포스트그레SQL의 시장 현황과 장점을 소개하는 대신, 종종 간과되기 쉬운 기술 ..

기업의 생성형 AI 도입의 어려움 현재 생성형 AI는 기업의 생산성과 업무 효율성을 끌어올리는 방면에서 많은 관심을 받고 있습니다. 하지만 각 분야에서 다소 보편적인 결과를 출력하는 생성형 AI를 도입하는 것은 신뢰도 높은 인사이트를 도출하는 측면에서 어려움이 존재합니다. 이러한 어려움을 해결하고, 기업의 생성형 AI 도입에 기여하기 위해 생성형 AI의 결과 개선 방법으로 RAG 프레임워크가 대두되고 있습니다. RAG는 생성형 AI 모델의 재학습 없이, 생성형 AI의 환각 현상을 해결하거나 일반적인 답변을 개선할 수 있습니다. AgensSQL GenAI Edition은 PostgreSQL DB 엔진 및 전문가 서비스인 AgensSQL의 Enterprise Plus 제품으로, RAG 역할을 수행하기 위해 ..