개발자 데이터 플랫폼 기업 몽고DB(MongoDB)가 AWS 및 구글 클라우드(Google Cloud)와 협력 확대를 발표하며, 개발자가 AI를 활용해 애플리케이션을 손쉽게 개발 및 구축할 수 있는 기능을 선보였다.

몽고DB는 날리지베이스 포 아마존 베드록(Knowledge Bases for Amazon Bedrock)에 몽고DB 아틀라스 벡터 서치(MongoDB Atlas Vector Search)를 정식 통합해, 기업이 완전관리형 파운데이션 모델(FM)를 활용해 생성AI 애플리케이션 기능을 보다 쉽게 구축할 수 있도록 지원한다. 이와 함께 몽고DB에서 구글 클라우드의 제미나이 코드 어시스트(Gemini Code Assist)를 최적화하며 애플리케이션 개발 및 현대화를 위한 향상된 개발자 경험을 제공한다.

몽고DB 아틀라스 벡터 서치 및 아마존 베드록 통합

완전관리형 서비스 아마존 베드록은 AWS은 단일 API를 통한 다양한 고성능 FM을 지원하고 보안, 개인정보 보호 및 책임감 있는 AI 역량을 갖춘 생성AI 애플리케이션 구축을 위한 광범위한 기술을 제공한다. 이번 통합으로 개발자는 자체 데이터를 활용해 복잡한 작업을 자동화하고, 엔드 유저의 요구사항에 따라 정확하고 신뢰 가능한 최신 응답을 제공하는 생성AI 애플리케이션을 쉽게 제작할 수 있다.

이제 기업은 아틀라스 벡터 서치에서 처리된 데이터를 기반으로 AWS에서 빠르고 쉽게 생성AI 애플리케이션을 배포할 수 있으며, 더 정확하고 관련성 높은 응답을 제공할 수 있다. 아틀라스 벡터 서치는 고성능의 확장 가능한 벡터 데이터베이스로서 전 세계에 분산된 운영 데이터베이스와 통합돼 기업의 전체 데이터를 저장 및 처리할 수 있어 생성AI 애플리케이션을 효과적으로 지원한다.

아마존 베드록과의 통합으로 고객은 실시간 운영 데이터를 벡터 임베딩으로 변환해 대규모 언어 모델(LLMs)에서 사용할 수 있다. 또한 AI21랩스, 아마존, 앤트로픽(Anthropic), 코히어(Cohere), 메타(Meta), 미스트랄 AI(Mistral AI), 스태빌리티 AI(Stability AI)의 LLM과 같은 FM을 자체 데이터로 맞춤화한다.

또한 개발자는 검색 증강 생성(RAG)을 코딩하지 않더라도 사용자 쿼리와 연관된 맥락에 맞는 응답을 바탕으로 애플리케이션을 구축할 수 있다. 기업은 몽고DB 아틀라스 서치 노드로 핵심 운영 데이터베이스에서 생성 AI 워크로드를 분리 및 확장하며 쿼리 시간을 최대 60% 단축하는 등 비용과 성능을 최적화할 수 있다.

사히르 아잠(Sahir Azam) 몽고DB 최고제품책임자(CPO)는 “몽고DB 아틀라스 벡터 서치와 아마존 베드록의 정식 통합으로 양사의 공동 고객은 AWS 환경에서 호스팅 되는 다양한 FM을 사용하고, 정확도 및 엔드 유저 경험 개선을 위해 자체 데이터를 안전하게 활용하며 생성AI 애플리케이션을 구축할 수 있다.”고 말했다.

바시 필로민(Vasi Philomin) AWS 생성AI 부문 부사장은  “오늘날 수만 개의 기업은 특정 요구사항에 맞는 생성AI 애플리케이션을 구축하기 위해 아마존 베드록을 사용하고 있다. 이제 양사의 공동 고객은 날리지베이스 포 아마존 베드록에서 정식 제공되는 몽고DB 아틀라스 벡터 서치로 RAG를 더욱 쉽고 빠르게 구현하며 데이터에서 풍부한 인사이트를 도출할 수 있다.”고 전했다.

몽고DB에서 제미나이 코드 어시스트 최적화로 효율적인 애플리케이션 구축

구글 클라우드의 제미나이 코드 어시스트는 코드 제안을 생성하고, 통합개발환경(IDE)에서 기존 코드에 관한 문의에 답하며, 간단한 프롬프트 입력으로 전체 코드베이스를 업데이트할 수 있는 기능을 제공한다. 이번 협업으로 개발자는 제미나이 코드 어시스트를 활용해 몽고DB 코드와 매뉴얼, 모범 사례에 대한 답변과 정보를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 신기능을 빠르게 프로토타이핑하고 애플리케이션 개발을 가속화할 수 있다.

개발자는 신속한 애플리케이션 구축과 현대화를 위한 몽고DB 활용법을 익히고, 몽고DB 매뉴얼에서 엄선된 콘텐츠와 코드를 확인하며, 사용사례를 비롯해 몽고DB에서 데이터 작업 시 적용할 수 있는 다양한 기능에 대한 고도화된 제안을 받을 수 있다.

이 밖에도 제미나이 코드 어시스트는 자연어 채팅, 코드 사용자화, 전체 코드베이스의 대규모 변경, AI 기반의 스마트한 작업 자동화, API 개발 간소화 등 핵심 기능과 기업이 라이선스 요건을 준수할 수 있도록 코드 제안 시 출처를 함께 제공한다.

앤드류 데이비슨(Andrew Davidson) 몽고DB 제품 부문 수석 부사장은 “제미나이 코드 어시스트를 몽고DB 라이브러리 및 모범 사례와 통합해 개발자는 애플리케이션을 빠르게 구축하고, 고객을 위한 새로운 유형의 애플리케이션 경험을 구상하는 등 가치 있는 업무에 집중할 수 있다.”고 말했다.

스티븐 오반(Stephen Orban) 구글 클라우드 마이그레이션, ISV 및 마켓플레이스 부문 부사장은 “제미나이 코드 어시스트는 개발자가 고품질 코드를 더 효율적으로 작성할 수 있도록 엔터프라이즈급 AI를 지원한다.”며 “개발자는 제미나이 코드 어시스턴트로 확장된 몽고DB 관련 정보와 매뉴얼, 코드를 통해 애플리케이션 구축과 가치 창출에 소요되는 시간을 줄이고, 소프트웨어 개발 및 제공 프로세스 전반에서 불필요한 마찰을 줄일 수 있다”고 말했다.