구글, 데이터베이스용 ‘생성형 AI 툴박스’ 공개 베타 발표 “랭체인과 협력”

회사에 따르면, 랭체인(LangChain)과의 파트너십을 통해 개발한 데이터베이스용 생성형 AI 툴박스는 데이터베이스와 상호 작용하는 생성형 AI 도구를 쉽게 구축 및 관리 할 수 있도록 해준다.

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이번 데이터베이스용 생성형 AI 툴박스는 애플리케이션 개발자가 프로덕션(Production) 등급의 에이전트 기반 생성형 AI 애플리케이션을 데이터베이스에 연결할 수 있도록 해주는 일종의 오픈소스 서버다. 보안 액세스, 확장성, 포괄적인 관리 기능으로 데이터베이스를 쿼리(query)할 수 있는 정교한 생성형 AI 도구의 생성, 배포, 관리를 간소화할 수 있도록 돕는다.

이를 테면 AI 에이전트를 구축하려면 여러 가지 도구와 프레임워크를 사용하면서 다양한 데이터 소스에 연결해야 한다. 각각의 도구와 프레임워크는 데이터베이스에서 필요한 데이터를 검색, 조작, 분석 등의 쿼리 작업을 수행해야 한다. 따라서 개발자는 이 과정에서 발생하는 다양한 과제와 복잡한 문제를 해결해야 한다.

하나의 도구가 여러 에이전트나 서비스에서 공유되는 경우 광범위하고 반복적인 코드 수정이 필요하기 때문에 확장 도구를 관리하는 것이 복잡하고 까다롭다. 이러한 도구 관리를 수월하게 하려면 에이전트와 애플리케이션을 간소화된 프레임워크로 통합하고 일관성을 보장해야 한다.

데이터베이스를 구성하고 이를 연결하는 것도 쉽지 않은 작업이고, 생성형 AI 모델이 데이터베이스에 연결하는 과정에서 보안 위험을 초래할 수도 있다. 또한, 새로운 도구를 추가하거나 기존 도구를 업그레이드하려면 애플리케이션을 다시 빌드하고 배포해야 하는 경우가 많은데, 이 과정에서 잠재적인 운영 중단이 발생할 수 있다.

데이터베이스용 생성형 AI 툴박스는 생성형 AI 도구가 데이터와 상호 작용하는 방식을 개선해 앞에서 언급한 문제들을 해결하거나 최소한으로 줄인 것이 특징이다. 애플리케이션의 오케스트레이션 계층과 데이터 소스와 데이터베이스 사이에서 효율적인 중재자의 역할을 수행하는 것이다.

데이터베이스용 생성형 AI 툴박스는 서버와 클라이언트로 구성된다. 서버는 애플리케이션 사용을 위한 도구를 지정하고, 클라이언트는 이 서버와 상호 작용하여 이러한 도구를 오케스트레이션 프레임워크에 로드하는 역할을 한다. 도구 배포와 업데이트를 중앙에서 처리함으로써 성능과 보안을 강화하고 배포를 간소화할 수 있다.

이를 통해 코드를 줄이고 통합을 강화해 개발을 간소화할 수 있다. 연결 풀링(connection pooling)과 인기 데이터베이스에 최적화된 커넥터를 내장해 연결 관리의 효율성을 높일 수 있고, 서버스를 중단하지 않고 새로운 도구와 업데이트를 배포하면서 점진적인 롤아웃을 지원한다. 아울러 강화된 보안과 관찰과 관리가 수월한 것이 특징이다.

구글은 “자체 관리형인 PostgreSQL, MySQL와 관리형 데이터베이스인 AlloyDB, Spanner, Cloud SQL for Postgres, Cloud SQL for MySQL, Cloud SQL for SQL Server에 대한 연결을 제공한다. Google Cloud 외부의 다른 데이터베이스의 연결도 가능하다”라고 밝혔다.
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