PostgreSQL에서 AI를 구현하는 도구 Timescale의 PGAI 소개

AI와 데이터베이스의 결합은 최신 기술 트렌드에서 빼놓을 수 없는 주제입니다.

 

PostgreSQL용 확장 프로그램인 pgai는 AI 애플리케이션을 손쉽게 개발하고 벡터 검색과 RAG(Retrieval Augmented Generation)를 지원해 AI 기능을 PostgreSQL에서 직접 구현할 수 있게 돕습니다.

이번 포스팅에서는 pgai의 기능과 특징을 알아보고, 간단하게 PGAI 를 소개합니다.

 

postgresql + AI 은 PGAI

 

Timescale의 PGAI는 PostgreSQL 데이터베이스 내에서 AI 애플리케이션을 개발하는 데 유용한 확장 도구 모음입니다.

 

PGAI를 활용하면 데이터베이스 내에서 벡터 검색, RAG 등 고급 AI 기능을 직접적으로 사용할 수 있어, 별도의 데이터 파이프라인이나 외부 시스템 통합 없이도 강력한 AI 솔루션을 구축할 수 있다고 합니다.

 

 

벡터 검색 및 시맨틱 검색

 

 

pgai는 PostgreSQL의 벡터 확장 프로그램인 pgvector 및 pgvectorscale과 통합됩니다. 이를 통해 시맨틱 검색을 포함한 다양한 벡터 검색 기능을 제공하여, AI 모델이 생성한 임베딩을 활용한 고속 데이터 검색을 가능하게 합니다.

 

 

RAG(Retrieval Augmented Generation) 구현

 

 

AI 애플리케이션 개발에 있어 RAG는 자연어 응답의 정확성과 정보성을 높이는 데 중요한 기술입니다. pgai는 단일 SQL 쿼리 내에서 RAG를 손쉽게 구현할 수 있어, PostgreSQL을 기반으로 한 강력한 검색 기반 응답 시스템을 구축할 수 있습니다.

 

AI 통합 지원

 

pgai는 OpenAI, Cohere, Anthropic, Ollama와 같은 다양한 AI 제공업체의 모델을 PostgreSQL에 직접 통합할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 대규모 언어 모델(LLM)의 강력한 기능을 데이터베이스 내에서 활용할 수 있습니다. 예를 들어 데이터베이스에 저장된 텍스트 데이터를 기반으로 질문 응답 시스템이나 텍스트 요약 시스템을 손쉽게 구현할 수 있습니다.

 

 

레퍼런스 링크

 

https://github.com/timescale/pgai

GitHub - timescale/pgai: A suite of tools to develop RAG, semantic search, and other AI applications more easily with PostgreSQL

https://www.youtube.com/watch?v=ZoC2XYol6Zk