그래프데이터베이스 기술 AI에 어떤 연관성이 있을까요? 얼마전 ai관련 다큐를 보다가 AI의 오류를 줄이기위한 그래프데이터베이스 기술이 뜨고
얼마전 ai관련 다큐를 보다가 AI의 오류를 줄이기위한 그래프데이터베이스 기술이 뜨고 있다하더라구요.
AI업계에 종사하고 있는 사람입니다.
그렇다고 아주 잘 알지는 못하니 간략하게 설명해드릴게요~
그래프데이터베이스는 쉽게 말해, 데이터간의 연관성을 기반으로 기초해 점(node)과 선(edge)으로 연결된 데이터 모델을 저장, 관리, 분석하는 데이터베이스 솔루션입니다. 그래프 데이터베이스(Graph Database) 기술이 AI 오류를 줄일 수 있는 이유는 그래프 구조가 연결성과 관계를 중요하게 다루기 때문입니다. AI가 데이터 간의 관계를 효과적으로 이해하고 처리할 수 있도록 돕는 데 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 AI 모델의 성능을 향상시키고, 더 정확하고 빠른 예측을 가능하게 합니다.
이는 아래와 같은 몇가지 큰 강점을 갖습니다.
1) 빠른속도 : 그래프데이터베이스 기존 데이터베이스보다 훨씬 적은연산으로 최적의 분석 성능을 낼수있습니다.
2) 유연한구조 : 자유로운 데이터 속성 및 관계설정이 가능 > 유지보수비용이 절감됩니다.
3) 직관적모델링 : 관계형데이터베이스에서는 구현이 쉽지않은, 패턴형태의 질의를 간단히 처리할 수 있습니다.
해외 주요 그래프데이터베이스에는 아래와 같은 것들이 있습니다.
1) Neo4j : 가장 널리 사용되는 그래프 DB, Cypher 쿼리 언어 지원
2) Amazon Neptune : AWS의 클라우드 기반 그래프 DB
3) ArangoDB : 멀티모델 DB(그래프, 키-값, 문서 저장 지원)
4) JanusGraph : 대규모 그래프 데이터 처리를 위한 오픈소스 DB
국내에서는 스카이월드와이드의 '아젠스그래프'가 국내 유일의 그래프데이터 모델인데 해당 기술력으로 코스닥에 상장한 그래프데이터베이스 업계에선 유명한 중소기업입니다.
도움이 되셨길 바랍니다 :)