유연한 GenAI 기반 구축: EDB Postgres AI와 Griptape 활용 전략

Dave Stone
2025년 2월 3일

이 글은 Dave Stone, Jack Christie, Kirk Crenshaw가 공동 작성했습니다.

기술 역사상 생성형 AI(Generative AI, GenAI)만큼 뜨거운 관심을 받은 혁신은 거의 없습니다. OpenAI와 Meta 같은 기업, AWS와 Azure 같은 하이퍼스케일러가 시장을 주도하면서 많은 기업이 생성형 AI의 잠재력을 활용하기 위해 움직이고 있습니다. 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 계속해서 주목받고 있으며, OpenAI의 GPT-4o와 Meta의 Llama 3.2에 이어 DeepSeek의 R1과 같은 새로운 모델이 등장하며 시장의 판도가 빠르게 바뀌고 있습니다.

이러한 변화 속에서 기업은 모든 최신 기술을 따라잡아야 한다는 압박을 받습니다. 그러나 당장의 문제를 해결하는 도구에만 집중하면 장기적으로 지속 가능한 생성형 AI 기반을 구축할 기회를 놓칠 수 있습니다.

모델 성능에 지나치게 집중하면 기업은 수많은 선택지 속에서 오히려 혼란을 겪을 수 있습니다. 가트너(Gartner)는 생성형 AI 프로젝트의 30%가 개념 검증(Proof of Concept, PoC) 이후 도입 과정에서 난항을 겪고 결국 폐기될 것으로 예측합니다. 진짜 문제는 ‘최고의’ 모델을 찾는 것이 아닙니다. 끊임없이 발전하는 AI 환경에 대응할 수 있는 유연한 GenAI 기반을 구축하는 것이 핵심입니다.

유연성은 막다른 투자로 이어지는 위험을 줄이고, 기술과 비즈니스 우선순위가 바뀔 때 조직이 신속하게 대응하도록 돕는 핵심 요소입니다. 이 글에서는 유연한 GenAI 기반이 다양한 활용 사례를 관리하고 확장성을 극대화하며, AI 추론(Inferencing)의 복잡성을 해결하는 데 어떻게 기여하는지 살펴봅니다.

변화하는 AI 모델에 적응하지 못할 때 발생하는 위험

생성형 AI 시장에서는 새로운 기능과 성능을 갖춘 모델이 빠르게 등장하고 있습니다. 그러나 많은 기업은 예산, 보안, 통제 요건 등 각자의 제약 조건에 맞는 모델을 도입하는 데 어려움을 겪습니다. 중요한 것은 ‘완벽한 모델’을 찾는 것이 아니라 조직의 필요에 따라 적절한 모델을 유연하게 배포할 수 있도록 준비하는 것입니다.

이를 위해 다음과 같은 주요 문제를 피해야 합니다.

• 경직된 인프라: 확장과 수정이 어려운 시스템은 새로운 AI 기술을 효과적으로 활용하는 데 걸림돌이 됩니다.
• 예산 제약: 비용 중심의 의사결정은 유연성을 희생시키고 빠른 혁신에 대응할 준비가 부족한 상태를 초래할 수 있습니다.
• 보안 및 규제 준수 문제: 강력한 보안 장치 없이 모델을 배포하면 특히 규제가 엄격한 산업에서 위험이 커질 수 있습니다.
• 벤더 종속: 특정 공급업체에 대한 과도한 의존은 민첩한 대응을 어렵게 만들고, 더 나은 기술이 등장해도 쉽게 도입할 수 없게 합니다.

이러한 장애물을 피하고 유연한 아키텍처를 우선하면 기업은 최신 기술을 빠르게 통합하면서 자체 요구 사항에 적합한 AI 환경을 구축할 수 있습니다.

생성형 AI를 위한 강력하고 유연한 데이터 기반 구축

기업은 어떻게 유연성과 성장성을 지원하는 AI 기반을 만들 수 있을까요? 답은 데이터에 있습니다. 고품질의 체계적으로 정리된 데이터는 성공적인 AI 전략의 핵심 요소입니다. AI 추론을 포함한 다양한 AI 애플리케이션은 강력하고 확장 가능한 데이터 인프라 위에 구축되어야 합니다. 깨끗하고 구조화된 보안 데이터에 우선순위를 두는 동시에 시스템이 미래의 기술 발전에 적응할 수 있도록 설계해야 합니다.

데이터 중심의 탄탄한 기반을 갖추면 기업은 기술 변화에 따라 지속적으로 발전할 수 있습니다. AI를 미래에도 지속 가능하게 만들기 위해서는 다음 세 가지 핵심 요소에 집중해야 합니다.

오픈소스 데이터 관리 중심의 전략 수립

오픈소스 데이터 기반을 활용하면 유연한 워크플로와 적응 가능한 데이터 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 특정 벤더의 제약 없이 데이터 활용도를 극대화하고, 새로운 도구와 모델을 쉽게 통합하여 빠르게 변화하는 시장 수요에 대응할 수 있습니다.

Agentic AI를 위한 모듈형 시스템 구축

데이터 소스, 파이프라인, 임베딩 모델 등 AI 시스템의 구성 요소를 교체 가능한 방식으로 설계하면 적응력이 향상됩니다. 이러한 모듈형 접근 방식은 새로운 기술이 등장했을 때 유연한 대응을 가능하게 합니다. 예를 들어 DeepSeek의 R1처럼 GPT-4o보다 성능이 우수하면서 비용이 저렴한 모델이 갑자기 등장해도 손쉽게 전환할 수 있습니다.

또한 이 방식은 AI가 피드백과 목표에 따라 실시간으로 사고하고 계획하며 행동을 조정하는 Agentic AI를 실현하는 데 필수적입니다.

관찰 가능성과 규제 준수를 설계 원칙으로 적용

AI 규제가 발전함에 따라 추적 가능성(Traceability), 데이터 마스킹, 관찰 가능성(Observability)을 시스템에 내재화하는 것은 더 이상 선택이 아니라 필수 전략입니다. 이러한 기능은 AI 결과의 신뢰성을 높이고 문제 해결을 용이하게 하며 기업의 책임성을 강화합니다.

또한 가시성을 우선하는 기업은 혁신 속도를 높이고 더 나은 의사결정을 내릴 수 있으며, 새로운 도전과 기회에 민첩하게 대응할 수 있습니다. 유연한 AI 기반은 단기적인 성과뿐 아니라 장기적으로 지속 가능한 경쟁력을 확보하는 데도 도움이 됩니다.

EDB Postgres AI와 Griptape를 활용한 생성형 AI 솔루션

EDB Postgres AI와 Griptape는 함께 엔터프라이즈급 생성형 AI 애플리케이션을 위한 종합적인 솔루션을 제공합니다. 직관적인 포인트 앤 클릭 인터페이스를 활용하면 Slack 챗봇부터 업무 방식을 혁신하는 맞춤형 애플리케이션까지 다양한 지능형 에이전트를 신속하게 배포할 수 있습니다.

이 파트너십은 유연한 AI 인프라 구축에 필요한 다음과 같은 요구 사항을 해결합니다.

• 엔터프라이즈급 생성형 AI 제어: Postgres 기반의 강력한 데이터 인프라를 바탕으로 EDB Postgres AI와 Griptape는 대규모 데이터셋과 복잡한 워크플로를 효율적으로 관리할 수 있는 견고한 환경을 제공합니다. 또한 규정 준수를 보장하면서 민감한 데이터에 대한 완전한 통제권을 유지할 수 있도록 Griptape의 Off-Prompt™ 기술, 작업 메모리, 종합적인 관찰 기능, 역할 기반 접근 제어(RBAC), 프라이빗 클라우드 및 온프레미스를 포함한 유연한 배포 옵션을 제공합니다.
• 간소화된 인프라: Griptape는 모듈형 오픈소스 프레임워크를 제공하여 AI 시스템 관리를 단순화하며, 기업이 기존 프로세스와 원활하게 통합하고 GenAI 배포에 필요한 리소스를 줄일 수 있도록 지원합니다.
• 더욱 강력한 GenAI 활용 가치: EDB Postgres와 Griptape의 오픈소스 유연성을 활용하면 모델과 구성 요소를 자유롭게 교체할 수 있어 기술 변화에 빠르게 대응할 수 있습니다. 이는 하나의 GenAI 챗봇 에이전트를 최적화하는 수준을 넘어 텍스트, 이미지, 동영상 등 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있는 자율적 AI 에이전트군을 구축하고, 비즈니스 요구에 맞춰 동적으로 확장하고 적응할 수 있음을 의미합니다.
• 더 빠른 시장 출시 속도: Griptape의 직관적인 프레임워크와 EDB Postgres AI의 SQL 기반 데이터 오케스트레이션을 활용하면 개발자가 별도의 AI 교육 없이도 GenAI 애플리케이션을 배포하고 확장할 수 있습니다. 기본적인 AI 인프라가 구축된 이후에는 포인트 앤 클릭 인터페이스를 통해 비개발자도 AI 에이전트를 구축할 수 있어 개발 속도를 높이고 반복적인 혁신을 가속할 수 있습니다.

EDB Postgres AI와 Griptape의 주요 기능

이 통합 솔루션은 AI 중심 시대에 기업이 경쟁력을 유지하는 데 필요한 다음과 같은 기능을 제공합니다.

• 유연한 구성 변경: 다양한 모델 간 손쉽게 전환하고 여러 데이터 모달리티를 통합하며, 클라우드 또는 온프레미스 환경에서 다양한 스토리지 옵션을 선택할 수 있어 비즈니스 요구에 맞는 성능과 효율적인 데이터 관리를 지원합니다.
• 간편한 데이터 준비: Griptape의 오픈소스 프레임워크는 EDB Postgres AI의 벡터 스토리지와 직접 통합됩니다. 이를 통해 모든 데이터 소스와 연결하여 자동화된 AI 데이터 처리 파이프라인을 활용할 수 있으며, 데이터 정제, 청킹(chunking), 임베딩, 메타데이터 추가 등의 작업을 거쳐 벡터 데이터베이스 인덱스로 로드할 수 있습니다.
• 자동화된 파이프라인: Griptape의 사전 구축된 검색 패턴을 활용하거나 사용자 맞춤형으로 구성하여 모듈형 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 기능을 구현할 수 있습니다. EDB Postgres AI를 활용하면 Postgres 또는 오브젝트 스토리지에서 데이터를 자동으로 가져오고, 새로운 데이터가 추가될 때 벡터 임베딩을 생성하며, 원본 데이터가 변경되면 임베딩을 자동으로 업데이트할 수 있습니다.
• 즉시 배포 가능한 AI 에이전트: Griptape는 GenAI 작업, 에이전트 시스템, 파이프라인, 워크플로, RAG 구현 등을 위한 간결한 추상화를 제공하며, 별도의 GenAI 학습이나 프롬프트 엔지니어링 없이도 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다. 또한 EDB Postgres AI의 의미 검색 기능을 활용하면 기존 벡터 데이터베이스보다 4.22배 빠른 성능을 제공하여 AI 애플리케이션의 활용 가치를 극대화할 수 있습니다.
• 포괄적인 보안 및 관찰 가능성: Griptape Cloud에서 AI 시스템을 직접 모니터링하거나 EDB Postgres AI Hybrid Control Plane과 통합하여 Postgres에서 모든 운영 및 AI 데이터를 통합적으로 관리할 수 있습니다. 이를 통해 성능, 신뢰성, 비용에 대한 인사이트를 얻을 수 있으며 강력한 보안, 액세스 제어, 실시간 모니터링, 데이터 마스킹, 알림 기능을 활용하여 AI 및 기존 워크로드의 요구 사항을 충족할 수 있습니다.
• Sovereign AI 배포 지원: Griptape Cloud를 통해 마이크로서비스 형태로 확장 가능한 Sovereign AI 애플리케이션을 배포할 수 있으며, AWS, GCP, Azure 등 주요 클라우드 플랫폼뿐 아니라 온프레미스 및 하이브리드 환경에서도 운영할 수 있습니다. 유연한 배포 옵션을 통해 운영 안정성을 확보하면서 비용을 절감하고 확장성을 극대화할 수 있습니다.

유연한 GenAI 아키텍처로 AI가 주도하는 미래에 대비하세요

빠르게 변화하는 AI 환경에서 기업에는 단기적인 GenAI 솔루션이 아니라 변화하는 요구 사항을 지속적으로 지원할 수 있는 유연하고 안전하며 확장 가능한 AI 기반이 필요합니다. Griptape와 EDB Postgres AI를 통해 기업은 기술 변화에 빠르게 적응하고 경쟁력을 유지하며, 지속 가능한 성장을 위한 유연한 AI 아키텍처를 구축할 수 있습니다.

이메일: salesinquiry@enterprisedb.com