한국오라클이 데이터베이스 내에서 직접 AI를 구동하는 새로운 전략을 발표하며 데이터 접근 방식의 전환점을 제시했다. 이에 한국오라클은 지난 11일 서울 아셈타워 본사에서 열린 미디어 간담회에서 최신 기술 업데이트를 공개했다.
이번 간담회에서 한국오라클은 ‘AI를 데이터로 가져온다(Bring AI to Data)’는 전략 아래, 오라클 데이터베이스 내부에서 생성형 AI를 바로 활용할 수 있도록 설계한 구조를 소개했다. 이를 통해 외부 시스템을 경유하지 않고도 기업은 내부 데이터에 대해 직접 AI 기능을 수행할 수 있으며 보안과 성능을 동시에 확보할 수 있다고 강조했다.
오라클이 이번에 선보인 ‘셀렉트AI(Select AI)’는 자연어로 입력된 질문을 SQL 쿼리로 자동 변환해 실행하는 NL2SQL(Natural Language to SQL) 기능을 제공한다. 사용자는 “지난달 매출이 얼마였지?”처럼 평이한 문장으로 질문할 수 있으며 시스템은 이를 SQL로 변환한 뒤 즉시 결과를 도출한다.
조경진 한국오라클 상무는 “셀렉트AI를 통해 이제는 SQL을 직접 작성하지 않아도 데이터를 조회할 수 있다”며 “C레벨 임원이나 비즈니스 현업 담당자도 직접 분석을 수행하고 인사이트를 얻을 수 있는 환경이 됐다”고 말했다. 그는 이어 “자연어 처리와 SQL 구문의 연결만이 아니라, 결과값에 대한 설명을 자연어로 제공하거나 연속적인 질의 흐름도 지원하는 구조”라고 설명했다.
장성우 전무는 셀렉트AI의 연합 질의 기능도 강조했다. “셀렉트AI는 오라클 DB뿐 아니라 외부의 다양한 시스템과도 연결돼, 사용자가 한 인터페이스 안에서 여러 데이터 출처에 자연어로 질문하고 통합된 결과를 얻을 수 있도록 설계됐다”고 말했다.
또한 오라클은 ‘AI 벡터서치’ 기능을 DB에 직접 통합해 이미지·문서 등 비정형 데이터를 저장하고 유사도 기반 검색이 가능하도록 했다. 기존 테이블에 벡터 타입의 컬럼을 추가하면 별도의 벡터 데이터베이스 없이도 벡터 데이터 저장과 검색이 가능하다. 조경진 상무는 “오라클은 벡터 인덱스와 벡터 기반 SQL 검색 기능을 기본으로 제공하며 키워드 일치가 아닌 의미 기반 유사성을 빠르게 찾아낼 수 있다”고 설명했다.
장성우 오라클 전무는 오라클의 기술적 강점을 강조하며 “오라클은 단순히 벡터 데이터를 지원하는 데 그치지 않고 RAC, 엑사데이터, MAA, GDD와 같은 고성능·고가용성 구조를 결합해 대규모 벡터 데이터를 안정적으로 처리할 수 있는 역량을 갖추고 있다”고 밝혔다. 이어 “예를 들어 GDD(Global Distributed Database)는 데이터 주권 문제에 대응하면서도 전 세계 데이터를 하나의 논리적 DB처럼 통합 운영할 수 있는 기술”이라고 부연했다.
셀렉트AI의 활용을 위한 핵심 전제 조건으로는 스키마 및 메타데이터의 정교한 관리가 꼽혔다. 조경진 상무는 “AI가 SQL을 제대로 생성하려면 테이블 구조, 주석, 컬럼 의미 같은 정보가 명확해야 한다”며 “방대한 스키마와 메타데이터를 자동으로 관리할 수 있는 방안이 필요한 상황”이라고 말했다.
오라클은 이러한 AI 기능과 함께 JSON, 공간정보, 그래프, 벡터 등 다양한 데이터 유형을 하나의 DB에서 처리할 수 있는 융합형 데이터베이스(Converged Database) 전략을 강화하고 있다. 장성우 전무는 “오라클은 관계형 모델이라는 강력한 코어 위에 시대가 요구하는 기능을 지속적으로 덧붙이며 확장해왔다”며 “이 구조를 통해 기업은 성능과 안정성을 그대로 유지한 채 최신 AI 기술을 도입할 수 있다”고 전했다.
마지막으로 해당 솔루션은 온프레미스 환경은 물론 마이크로소프트 애저, AWS, 구글 클라우드 등 다양한 클라우드 환경에서도 동일한 오라클 DB 기술을 제공하며, 고객이 원하는 위치에서 일관된 데이터 전략을 구현할 수 있도록 지원한다고 밝혔다.
헬로티 구서경 기자 |
