Overview¶
AkasicDB는 엔터프라이즈 AI를 위한 통합 그래프·벡터·관계형 DBMS입니다. 그래프, 벡터, 관계형 데이터를 하나의 데이터베이스에서 함께 처리해, 별도의 AI 전용 데이터베이스나 복잡한 데이터 파이프라인 없이 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
기존 PostgreSQL 생태계와 호환되며, AI 개발에 필요한 라이브러리와 도구를 제공합니다. 또한 이미 존재하는 테이블 데이터로부터 지식 그래프를 구성하는 작업을 한 데이터베이스 안에서 전부 수행할 수 있습니다.
주요 기능¶
통합된 검색 및 질의 처리¶
AkasicDB는 벡터 검색, 그래프 탐색, SQL 조건을 하나의 질의 안에서 함께 실행합니다. 벡터, 그래프, JSON, 관계형, 텍스트 데이터를 하나의 엔진에서 한 번에 검색할 수 있어, 애플리케이션에서 별도로 질의 결과를 조합할 필요가 없습니다. 이를 통해 AI 에이전트와 LLM이 기업 내부 데이터를 안전하고 일관되게 활용할 수 있도록 지원합니다.
기존 생태계 연동¶
AkasicDB는 agentic AI application을 위한 LangChain integration을 지원합니다. PostgreSQL 호환성을 바탕으로 기존 도구, 라이브러리, 운영 환경과 함께 사용할 수 있습니다.
관계형 데이터에서 지식 그래프 추출¶
AkasicDB는 기존 PostgreSQL 테이블과 SQL을 활용해 지식 그래프를 자유롭게 구성할 수 있도록 지원합니다. 별도의 데이터 변환이나 마이그레이션 없이, 축적된 관계형 데이터의 구조와 관계를 원하는 방식으로 그래프 모델에 반영할 수 있어 초기 구축 비용과 시간을 줄일 수 있습니다.
핵심 기술¶
트리플 스토리지¶
AkasicDB의 트리플 스토리지는 그래프·벡터·관계형 워크로드를 하나의 논리적 데이터베이스에서 처리하기 위한 통합 저장 구조입니다. 같은 데이터를 사용하더라도 질의에 따라 그래프 탐색, 벡터 검색, 관계형 조회 중 적절한 경로에 접근하기 때문에 사용자는 이를 하나의 DBMS로 사용할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 이동과 중복 관리 부담을 줄이고, 다양한 AI 워크로드에 필요한 성능과 일관성을 제공합니다.
Traversal-Join-Similarity 연산자¶
복잡한 질의를 여러 DB에 나누어 실행하는 전통적 방식에서는 개발자가 벡터 검색, 그래프 탐색, SQL 조회의 실행 순서를 직접 지정해야 하기 때문에 비효율적인 순서로 데이터를 조회하게 될 수 있습니다.
AkasicDB는 Traversal-Join-Similarity 연산자 기반으로 벡터 검색, 그래프 탐색, SQL 조회를 하나의 질의 계획으로 최적화하기 때문에 이러한 문제 없이 애플리케이션 로직을 변경하지 않고도 효율적인 질의 계획을 생성할 수 있습니다.
기존 PostgreSQL 확장과의 차별점¶
Apache AGE나 pgvector와 같이 관계형 DBMS에 그래프 질의나 벡터 검색 기능을 추가하는 확장은 이미 존재합니다. 그러나 관계형 데이터 모델 및 최적화 구조 위에 그래프나 벡터 기능을 추가하기만 하는 방식으로는 데이터 규모가 크거나 질의가 복잡할 때 질의 성능 최적화에 한계가 있습니다. AkasicDB는 그래프·벡터·관계형 데이터를 통합 워크로드로 처리하도록 설계되어, 단순 확장 기능을 넘어서는 실행 구조와 최적화 기반을 제공합니다.
Apache AGE와의 비교¶
| Feature | AkasicDB | Apache AGE |
|---|---|---|
| 그래프 저장 방식 | 별도의 그래프 포맷으로 위상 정보 저장 | PostgreSQL 테이블 형태로 그래프 모델링 |
| 그래프 탐색 방식 | Traversal 연산을 통한 빠른 그래프 탐색 | 관계형 조인 연산 기반의 그래프 탐색 |
| 그래프 정의 자유도 | SQL 기반으로 높은 그래프 정의 자유도 제공 | — |
pgvector와의 비교¶
| Feature | AkasicDB | pgvector |
|---|---|---|
| 차원 제한 | 최대 65,535 | 최대 2,000 |
| 인덱스 저장 방식 | 별도 디스크·메모리 관리 | PostgreSQL 내장 스토리지 |
| SIMD 최적화 | 런타임 CPU 기능에 맞춰 동적 디스패치 | Linux x86-64에서 정적 CPU 디스패치 |
| WAL 지원 | 데이터 WAL 완전 지원, 인덱스 WAL은 진행 중 | 데이터·인덱스 WAL 완전 지원 |
| 복합 필터링 | VBASE 방식으로 완전 지원 | 필터 적용 시 결과 누락 가능 |