[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.마지막..
2025. 12. 23.