MyScale: SQL을 사용한 벡터 검색

MyScale는 개발자들이 강력하고 친숙한 SQL을 사용하여 생산급 GenAI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다. 최소한의 학습으로 최대의 가치와 비용 효율성을 제공합니다.

1. 신뢰할 수 있는 SQL/통합 벡터 데이터베이스

• 완전 SQL 호환 벡터 데이터베이스로 빠르고 강력한 쿼리를 수행할 수 있습니다.
• 벡터 검색, 텍스트 검색, 필터링된 검색 및 SQL-벡터 조인 쿼리를 수행할 수 있습니다.

2. 모든 유형의 데이터 관리

• 데이터를 쉽게 가져오고 내보낼 수 있으며, 스택과 통합할 수 있습니다.

3. 향상된 RAG 효과성

• 우수한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 결과를 달성할 수 있습니다.
• 벡터 및 전체 텍스트 검색을 결합하여 철저한 데이터 검색을 가능하게 합니다.
• 고급 메타데이터 필터링을 활용하여 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

4. 고성능 및 비용 효율성

• MSTG 벡터 엔진으로 3배의 속도와 3배의 비용 절감을 달성할 수 있습니다.
• 강력하고 효율적인 메타데이터 필터 검색을 제공합니다.
• 최적화된 인덱스 빌딩으로 더 빠른 데이터 인젝션을 가능하게 합니다.

5. 강력한 전체 텍스트 검색

• BM25를 사용하여 향상된 관련성 순위를 제공합니다.
• 다양한 언어를 위한 구성 가능한 토크나이저를 제공합니다.

6. AI 스택과의 통합

• 인기 있는 개발 언어 및 프레임워크와의 깊은 통합을 제공합니다.
• MyScale 텔레메트리와의 원활한 LLM 애플리케이션 모니터링을 가능하게 합니다.

MyScale는 SQL을 지원함으로써 SQL에 익숙하지만 벡터 검색에는 익숙하지 않은 개발자들이 빠르게 시작할 수 있도록 돕습니다. 또한 생산 수준의 애플리케이션에 대해 비용을 크게 절감시켜줍니다. 이전에 Pinecone, PgVector, Chroma, Zilliz, Redis와 같은 벡터 솔루션을 시도한 바 있지만, MyScale의 사용자 친화성과 Langchain과의 원활한 통합에 매우 감명받았습니다. MyScale는 메모리 자원 최적화 및 데이터 삽입 효율성 측면에서 이전 솔루션을 능가합니다. 벡터 데이터 처리는 LLM 인프라의 중요한 부분이며, SQL은 애플리케이션 개발자에게 상당한 확장성과 편의성을 제공합니다. MyScale는 이 분야에서 중요한 기여를 하고 있습니다. 오픈 소스로 제공되므로 개발자들은 다양한 LLMs와 함께 작업하여 더 나은 성능, 더 낮은 비용 및 더 빠른 혁신 속도를 위해 구조화된 데이터의 가치를 활용할 수 있습니다. MyScale가 자체 개발한 MSTG 인덱스는 많은 문제를 해결하는 데 도움이 되었습니다. 또한 텍스트에서 SQL 통합의 적용에서 중요한 호환성을 보여주고 있습니다. MyScale가 제공하는 지원과 제안에 진심으로 감사드립니다.