[기사] 에이전틱 AI 시대를 준비하는 데이터 스택 설계법

AI 이니셔티브가 정체되는 이유는 모델의 성능이 부족해서가 아니라, 데이터 아키텍처가 에이전틱 시스템이 요구하는 수준에 미치지 못하기 때문이다. 

AI를 위해 데이터 계층을 다시 구축할 때 ‘제대로 된’ 모습은 다음과 같다.

1.먼저 적응성을 중심에 둔 설계가 필요하다. 관계형, 문서, 그래프, 시계열, 벡터 등 혼합 데이터에 대한 1급 지원과 유연한 스키마를 제공해, AI가 취약한 ETL 과정에 발목 잡히지 않고 엔티티, 관계, 의미를 자연스럽게 추론할 수 있어야 한다.
2.다음으로 개방성을 명확히 선택해야 한다. 표준 인터페이스와 개방형 포맷, 오픈소스 참여는 팀이 최적의 임베딩 모델과 재정렬 도구, 거버넌스 체계를 조합할 수 있게 해준다. 업체 종속을 피할 수 있다는 점도 중요한 이점이다.
3.마지막으로 조합 가능성을 받아들여야 한다. 실시간 구독과 스트림, 데이터에 가까운 위치에서 실행되는 함수, 통합된 보안 체계를 기본으로 구축해 검색, 추론, 실행이 하나의 신뢰 가능한 단일 데이터 원천을 기준으로 이뤄지도록 해야 한다. - itworld 기사-

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https://www.itworld.co.kr/article/4109264/%ec%97%90%ec%9d%b4%ec%a0%84%ed%8b%b1-ai-%ec%8b%9c%eb%8c%80%eb%a5%bc-%ec%a4%80%eb%b9%84%ed%95%98%eb%8a%94-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%ec%8a%a4%ed%83%9d-%ec%84%a4%ea%b3%84%eb%b2%95.html

에이전틱 AI 시대를 준비하는 데이터 스택 설계법