기업들은 AI의 잠재력을 인식하고 있지만, 복잡한 기술 스택과 정확도 확보의 어려움, 대규모 운영 시 비용 부담 등으로 인해 전사적 확산에는 한계를 겪고 있다. 2025년 가트너 조사에 따르면 IT 책임자의 68%가 생성AI 도구의 빠른 변화 속도를 따라가기 어렵다고 응답했으며, 37%는 애플리케이션 공급업체가 자사 생성형 AI 전략을 주도한다고 답했다.

멀티클라우드 개발자 데이터 플랫폼 기업 몽고DB(MongoDB)가 AI 애플리케이션을 빠르고 안정적으로 구축할 수 있도록 제품 기능을 강화하고 AI 파트너 생태계를 확대했다고 14일 밝혔다.

의미를 이해해 정확한 검색을 돕는 보이지(Voyage) AI 모델을 통합한 데이터 플랫폼을 기반으로, 정확도와 비용 효율성을 높인 AI 솔루션 제공에 나섰다. LG유플러스, 파이낸셜타임즈, 보니지(Vonage) 등 대기업과 로렐(Laurel), 머커(Mercor) 등 8000여 스타트업이 이를 채택했으며, 몽고DB 아틀라스에는 매월 20만 명 이상의 신규 개발자가 등록하고 있다.

문맥 인식 임베딩·리랭킹·범용 모델로 검색 정확도 향상

몽고DB의 보이지 AI는 최신 임베딩 모델과 리랭킹 기능으로 AI 검색과 생성 결과 품질을 개선했다.

보이지 콘텍스트 3(voyage-context-3) 모델은 문서 전체의 맥락을 반영해 메타데이터 조작이나 LLM 요약 없이도 높은 정확도의 검색 결과를 제공하며, 데이터 조각 크기에 대한 민감도를 낮췄다.최신 범용 모델 보이지 3.5(voyage-3.5)와 보이지 3.5 라이트((voyage-3.5-lite)는 검색 품질과 비용 대비 성능을 실현했다. 리랭크 2.5(rerank-2.5)와 리랭크 2.5 라이트(rerank-2.5-lite)는 검색 결과 순서를 세밀하게 조정할 수 있다.

MCP 서버로 자연어 기반 데이터베이스 관리 지원

몽고DB는 MCP(Model Context Protocol) 서버 퍼블릭 프리뷰를 출시해 비주얼 스튜디오 코드, 깃허브 코파일럿, 클로드(Claude), 커서(Cursor) 등 주요 개발 툴과 표준 연결을 지원한다. 이를 통해 개발자는 자연어로 데이터와 상호작용하며 데이터베이스 운영을 관리할 수 있고, AI 애플리케이션 개발 워크플로를 간소화해 생산성과 출시 속도를 높일 수 있다.

한편, 몽고DB는 AI 구축·운영 전반을 지원하기 위해 파트너십을 강화했다.

 AI 신뢰성 및 옵저버빌리티 플랫폼 갈릴레오(Galileo)는 AI 애플리케이션과 에이전트의 신뢰성 있는 배포와 지속적 평가·모니터링을 제공한다. 오픈소스 실행 플랫폼 템포럴(Temporal)은 장애 복구, 장기 안정성, 외부 상호작용 처리, 수평 확장을 지원하는 내구성 있는 AI 실행 플랫폼을 제공한다.

랭체인(LangChain)과의 파트너십을 통해 그래프RAG(Graph RAG)와 자연어 쿼리 기능을 도입해 검색 투명성과 설명 가능성을 강화하고, AI 에이전트가 실시간 데이터와 직접 상호작용할 수 있도록 지원한다.

몽고DB 앤드류 데이비슨(Andrew Davidson) 제품 부문 부사장은 “AI 시대에 데이터베이스는 기술 스택에서 중요하다. 몽고DB는 AI 데이터 스택을 통합하고 최첨단 AI 생태계를 구축해 신뢰할 수 있고 혁신적인 AI 솔루션을 개발자들에게 그 어느 때보다 빠르게 구축하고 배포할 수 있도록 지원한다.”라고 말했다.