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[IT뉴스]몽고DB, 애플리케이션 AI 검색 강화…규제 산업 공략

온카뱅크관리자

2026-07-02 12:27:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">보이지 콘텍스트 4·하이브리드 서치·네이티브 리랭킹 공개</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="BMnzzH4qai">
          <p contents-hash="48934f48c0591c40b390456881c54921c2f62a7a94581b2679317e8701026934" dmcf-pid="b5pOOgWIcJ" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=김미정 기자)몽고DB가 기업 인공지능(AI) 애플리케이션 검색 정확도와 컴플라이언스 문제를 동시에 해결하기 위해 데이터 플랫폼 기능을 확대했다.</p>
          <p contents-hash="d73d1e39545e3ceddfd75c27f9f3c9e2f19eff9c36855e70bd33c507b2f6a71a" dmcf-pid="K1UIIaYCkd" dmcf-ptype="general">몽고DB는 닷로컬 벵갈루루 행사에서 '보이지 콘텍스트 4'를 비롯한 '하이브리드 서치' '네이티브 리랭킹' 등 신규 기능을 공개했다고 2일 밝혔다. 이번 기능은 엔터프라이즈 AI 프로젝트가 실제 운영 환경에 들어가기 전 겪는 검색 정확도와 인프라 규제 문제를 겨냥했다.</p>
          <p contents-hash="6dabf0294dee3ec2b1380c1016bdea7b5f666348afc66d34419a4d4bec6d3c92" dmcf-pid="9tuCCNGhoe" dmcf-ptype="general">보이지 콘텍스트 4는 장문 문서를 위한 임베딩 모델이다. 복잡한 기업 문서를 단순 조각 단위가 아니라 전체 맥락 속에서 파악해 검색 정확도를 높일 수 있다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5f596acd708807b2c8ce5032d58ccf52663cad12fa4ace5db662b745aaccdf5d" dmcf-pid="2F7hhjHlAR" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="몽고DB가 기업 인공지능(AI) 애플리케이션 검색 정확도와 컴플라이언스 문제를 동시에 해결하기 위해 데이터 플랫폼 기능을 확대했다. (사진=몽고DB)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/02/ZDNetKorea/20260702121808415zihb.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="qudUUW2uNn" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/02/ZDNetKorea/20260702121808415zihb.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            몽고DB가 기업 인공지능(AI) 애플리케이션 검색 정확도와 컴플라이언스 문제를 동시에 해결하기 위해 데이터 플랫폼 기능을 확대했다. (사진=몽고DB)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="a4f3952989db30fa483378bbda408cc2046825e002162b175a6f7f75453a1e96" dmcf-pid="V3zllAXSjM" dmcf-ptype="general">몽고DB 하이브리드 서치는 운영 데이터베이스(DB) 안에서 풀텍스트 검색과 벡터 검색을 단일 쿼리로 결합한다. 별도 시스템이나 복잡한 쿼리 로직 없이 최신 운영 데이터를 기반으로 검색 결과를 제공하는 것이 특징이다.</p>
          <p contents-hash="1283a97431cbc45006de1e1219c92114ed220490cf7a35d2bf4eea316f53b7e2" dmcf-pid="f0qSScZvax" dmcf-ptype="general">몽고DB 아틀라스 내 네이티브 리랭킹은 현재 퍼블릭 프리뷰로 제공된다. 이 기능은 외부 응용프로그램인터페이스(API)나 별도 왕복 통신 없이 데이터베이스 내부에서 검색 품질을 최대 30% 높이는 것으로 알려졌다.</p>
          <p contents-hash="4d19d802df436b622ef6b2090f55e5c66ba58f9655f642506739042068d9346d" dmcf-pid="4pBvvk5TNQ" dmcf-ptype="general">몽고DB는 서치와 벡터 서치를 몽고DB 엔터프라이즈 어드밴스드와 커뮤니티 에디션에서도 정식 제공한다. 그동안 몽고DB 아틀라스 고객이 활용하던 검색 기능을 온프레미스, 프라이빗 클라우드, 로컬 환경에서도 사용할 수 있게 한 것이다.</p>
          <p contents-hash="2310449e98d67f9bca3aa9cca618131ad85950da030f76b43f50ea754e6cd386" dmcf-pid="8UbTTE1ykP" dmcf-ptype="general">회사는 이번 조치를 통해 규제 산업을 공략할 방침이다. 데이터 레지던시와 데이터 주권, 컴플라이언스 요건 때문에 퍼블릭 클라우드 활용이 어려운 기업도 방화벽 내부에서 AI 검색 기능을 운영할 수 있어서다.</p>
          <p contents-hash="0922ccf9d23a16a31976fe3004400a13a82dfba28cd7c3c6d9e925a19ac8612b" dmcf-pid="6uKyyDtWN6" dmcf-ptype="general">커뮤니티 에디션에서도 서치와 벡터 서치가 제공되면서 개발자는 로컬 환경에서 풀텍스트 검색, 벡터 검색, 하이브리드 검색을 무료로 구현할 수 있다. 이후 확장이 필요하면 아키텍처를 다시 설계하지 않고 아틀라스나 엔터프라이즈 어드밴스드로 이전할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="2d12de0a12e46b14e9edd2e161790cf9f2ee022a31de702fc0206a2b6295a8f8" dmcf-pid="P79WWwFYN8" dmcf-ptype="general">이번 행사에서 몽고DB는 아틀라스 스트림 프로세싱 아파치 아이스버그 지원, 아마존웹서비스(AWS) 기반 2세대 몽고DB 아틀라스 전용 클러스터, 멀티 리전 아틀라스 클러스터용 비대칭형 서치 노드 배포도 함께 공개했다. 비대칭형 서치 노드는 리전별 검색 트래픽에 맞춰 용량을 설정해 멀티 리전 클러스터의 전체 서치 노드 비용을 25~40% 이상 줄일 수 있는 것으로 전해졌다. </p>
          <p contents-hash="32afbbdd43f3aac1d3f8894e5e0cb0f3da2c8f710ecd2e1bf4db00330c0a9591" dmcf-pid="Qz2YYr3GA4" dmcf-ptype="general">벤 세팔로 몽고DB 수석 부사장 겸 핵심 제품 부문 최고제품책임자(CPO)는 "프로덕션 환경에서 대규모로 엔터프라이즈 AI를 운영할 때 가장 큰 장벽은 LLM이 아니라 메모리, 검색, 정확도, 컴플라이언스"라며 "우리는 데이터가 있는 모든 곳에서 동일한 프로덕션급 검색 기능을 제공한다"고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="2203f706b883c02594861846b1c3ecaf14913b9a26649dfb47a9bdce5083f071" dmcf-pid="xqVGGm0HAf" dmcf-ptype="general">김미정 기자(notyetkim@zdnet.co.kr)</p>
         </section> 
        </div> 
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