비정형 데이터의 효율적인 관리를 통한 엔터프라이즈 GenAI 앱 배포 간소화
프로덕션 환경에서 GenAI 애플리케이션을 배포하는 것은 결코 쉬운 일이 아니며, 특히 비정형 데이터를 다룰 때는 더욱 그렇습니다. 기업들은 인사이트를 얻고 경쟁 우위를 유지하기 위해 이러한 유형의 데이터를 효율적으로 관리하고 활용하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 최근 Zilliz가 주최한 Unstructured Data Meetup에서 Aparavi의 연구개발 부사장 Joe Maionchi와 Hendrik Knack은 GenAI 애플리케이션 배포를 간소화하기 위한 비정형 데이터 관리의 최첨단 기법에 대해 논의했습니다.
7월 SF Unstructured Data Meetup에서 발표하는 Joe Maionchi
비정형 데이터 처리의 과제
비정형 데이터에는 이메일, 소셜 미디어 게시물부터 동영상, 이미지, 문서에 이르기까지 균일하게 저장할 수 없는 모든 것이 포함됩니다. 행과 열에 깔끔하게 들어맞는 정형 데이터와 달리, 비정형 데이터는 방대하고 다양하며 기존 데이터베이스로 관리하기 어렵습니다. Joe Maionchi가 강조했듯이, "기업 데이터의 75~80%는 현재 비정형 데이터이며, 그 양은 매년 증가하고 있습니다." 이러한 빠른 성장은 조직이 데이터를 저장, 처리하고 가치 있는 인사이트를 추출하는 일을 점점 더 어렵게 만듭니다.
비정형 데이터의 주요 과제는 다음과 같습니다:
관리의 복잡성: 비정형 데이터는 다양한 형식으로 제공되어 표준화하고 처리하기 어렵습니다. 또한 이러한 데이터의 방대한 양은 높은 스토리지 비용과 관리 복잡성으로 이어질 수 있습니다.
데이터 프라이버시 우려: 민감한 정보를 보호하는 것은 기업의 주요 관심사입니다. 데이터 유출, 특히 개인 식별 정보(PII)가 관련된 유출은 치명적일 수 있습니다. 클라우드 기반 솔루션이나 GPT와 같은 l대규모 언어 모델 (LLMs) 같은 외부 환경에서 데이터를 저장하고 처리하면 데이터 유출 및 규정 준수 위반의 위험이 증가합니다.
낮은 데이터 품질: 비정형 데이터에는 종종 불일치, 누락된 값, 중복 정보가 포함됩니다. 이 문제는 광범위한 데이터 정리 없이는 고품질의 실행 가능한 인사이트를 추출하기 어렵게 만듭니다.
처리 및 통합의 복잡성: 비정형 데이터를 분석하려면 natural language processing (NLP) 및 정보 검색과 같은 고급 기법이 필요합니다. 그러나 많은 팀이 필요한 기술 전문 지식이 부족하여 비효율적인 데이터 활용으로 이어집니다.
Aparavi로 비정형 데이터 관리 간소화
이러한 과제를 해결하기 위해 Aparavi 와 같은 데이터 관리 서비스 제공업체는 비정형 데이터의 관리와 활용을 단순화하도록 설계된 포괄적인 데이터 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼이 주요 문제점을 어떻게 해결하는지 살펴보겠습니다.
고객 환경에서의 데이터 흐름
제자리의 데이터: 이 플랫폼은 기업이 데이터를 외부 환경으로 전송하지 않고도 관리하고 분석할 수 있도록 하여 데이터 프라이버시를 보장합니다. 이 플랫폼은 Milvus 및 Zilliz Cloud(완전 관리형 Milvus)와 같은 벡터 데이터베이스, 파일 스토어, Outlook 및 OneDrive와 같은 클라우드 서비스를 포함한 다양한 데이터 소스와 원활하게 통합됩니다.
데이터 프라이버시: 기업은 데이터를 온프레미스에 안전하게 보관함으로써 민감한 정보를 침해하지 않고 인사이트를 추출할 수 있습니다. 플랫폼의 애플리케이션은 비정형 데이터가 있는 곳이면 어디든 배포되어 데이터 유출 위험을 줄입니다.
분산 아키텍처: Aparavi는 분산 데이터 아키텍처를 사용하여 조직이 데이터를 더 효율적으로 대규모로 관리할 수 있도록 합니다. 이 아키텍처는 메타데이터, 벡터 저장소, 인덱스가 노드 전반에 분산되므로 대규모 서버 팜의 필요성을 제거합니다.
강력한 데이터 수집: 플랫폼은 1,000개 이상의 파일 형식 수집을 지원하며 이미지에서 텍스트를 추출하기 위한 고급 OCR(광학 문자 인식) 기능을 포함합니다. 이 기능은 다양한 데이터 소스를 효과적으로 통합하고 분석할 수 있도록 보장합니다.
데이터 집계 및 쿼리: 수집된 비정형 데이터는 집계되어 사용자가 쿼리를 수행해 가치 있는 인사이트를 추출할 수 있게 합니다. 이 기능은 추세를 식별하고 세분화된 분석을 수행하는 데 매우 중요합니다.
세분화된 데이터 소유권 및 권한: 플랫폼은 기업이 데이터 소유권을 세분화된 수준에서 제어할 수 있게 하여, 승인된 사용자만 민감한 정보에 접근할 수 있도록 보장합니다. 이 기능은 규정 준수를 유지하고 PII를 보호하는 데 특히 중요합니다.
데이터 작업 및 자동화: 플랫폼에는 사용자가 시스템 내에서 직접 인사이트를 기반으로 조치를 취할 수 있도록 하는 내장 기능이 포함되어 있습니다. 자동화된 프로세스는 수동 개입 없이도 데이터가 규정을 준수하고 최신 상태를 유지하도록 보장합니다.
Aparavi와 Milvus Vector Database를 활용한 확장 가능한 엔터프라이즈 RAG
검색 증강 생성 (RAG)은 대규모 언어 모델(LLM)에 사용자 쿼리에 대한 맥락 정보를 제공하여 더 관련성 높고 정확한 답변을 생성하게 하는 AI 기법입니다. 이 접근 방식은 LLM 환각 문제를 크게 완화할 수 있습니다. 또한 LLM 기반 애플리케이션이 데이터 보안 문제를 걱정하지 않고도 이전에는 LLM이 접근할 수 없었던 도메인 특화, 독점 또는 비공개 데이터셋의 잠재력을 활용할 수 있도록 합니다.
Milvus는 수십억 개의 벡터를 저장, 인덱싱, 검색하는 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다. 프로덕션 요구사항을 위해 특별히 설계되었으며 엔터프라이즈 RAG 시스템 구축에 이상적입니다. Milvus와 통합하여 Aparavi의 플랫폼은 두 가지 뛰어난 기능인 Semantic Search Retriever와 AI Data Loader를 갖춘 엔터프라이즈 RAG 솔루션을 제공합니다.
Semantic Search Retriever
Semantic Search Retriever는 쿼리에 대한 응답의 맥락적 관련성을 향상시킵니다. 이 도구는 AI 프로젝트에 필요한 관련 데이터 청크를 추출하기 위해 쿼리할 수 있는 시맨틱 검색 API 엔드포인트를 제공합니다.
정보 쿼리를 위한 서비스형 RAG
작동 방식: 데이터는 수집, 처리되어 Milvus 벡터 데이터베이스에 벡터 임베딩으로 저장됩니다. 쿼리를 수행하면 해당 쿼리도 벡터 임베딩으로 변환됩니다. 그런 다음 API는 Milvus를 활용해 쿼리와 가장 유사한 벡터 임베딩을 검색하고 관련 데이터를 반환합니다.
이점: 이 도구는 LLM 애플리케이션 응답의 정확도를 크게 향상시킵니다. 기업은 Milvus와 같은 효율적인 벡터 데이터베이스를 선택하고 Aparavi 데이터 파이프라인을 통해 데이터를 직접 공급할 수 있습니다.
AI Data Loader
AI Data Loader는 온프레미스 시스템, 클라우드 스토리지, 외부 리포지토리를 포함한 다양한 소스에서 데이터를 가져오는 작업을 자동화합니다. 데이터 정리, 중복 제거, 형식 지정과 같은 작업을 처리하여 데이터가 분석에 잘 준비되도록 보장합니다. 그런 다음 로더는 전처리된 데이터를 유사도 검색을 위해 Milvus와 같은 벡터 데이터베이스로 보냅니다. 검색된 관련 결과는 더 관련성 높은 답변을 위해 사용자 쿼리 컨텍스트로 LLM에 제공됩니다.
파이프라인의 AI Data Loader
Aparavi의 Enterprise RAG의 현재 한계
Aparavi는 비정형 데이터를 관리하기 위한 엔터프라이즈 RAG 솔루션을 제공하지만, 여전히 몇 가지 과제가 있습니다:
무거운 설치 공간: Aparavi는 고객 측에서 플랫폼을 호스팅하고 데이터를 외부로 전송하지 않기 때문에, 설치 공간이 상당할 수 있으며 잠재적으로 성능에 영향을 줄 수 있습니다.
사용자 인터페이스: 복잡성 때문에 신규 사용자는 Aparavi 플랫폼에 온보딩하고 탐색하는 데 어려움을 느낄 수 있습니다.
결론
기업들이 GenAI의 잠재력을 계속 탐색함에 따라, 비정형 데이터 관리는 여전히 중요한 과제로 남아 있습니다. 조직은 Aparavi와 같은 고급 데이터 관리 플랫폼을 활용하고 Milvus와 같은 고성능 벡터 데이터베이스와 통합함으로써 AI 프로젝트를 간소화하고 비즈니스 성장에 따라 애플리케이션을 확장할 수 있습니다.
추가 자료
Fendy FengFendy Feng is the Technical Marketing Writer at Zilliz. She has extensive experience developing and enhancing the impact of open-source projects in various global markets by producing high-quality, tailored content. Before joining Zilliz, Fendy worked as a Content Strategist at PingCAP, a fast-growing E-Series startup renowned for its open-source distributed SQL database.
ShriVarsheni R
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