쿼리할수록 똑똑해지는 벡터 데이터베이스

RuVector는 쿼리를 통해 성능이 향상되는 벡터 데이터베이스(Vector Database)임.

로컬 LLM 실행을 지원하여 데이터 격리 아키텍처(Data Isolation Architecture)를 제공하며, 비용 부담을 줄임.

RVF(RuVector Format) 컨테이너를 통해 125ms만에 부팅되는 마이크로서비스(Microservice) 배포를 지원함.

그래프 쿼리(Graph Queries), 자체 학습(Self-learning), 다양한 AI 모델 지원 등 51가지 이상의 기능을 제공함.

RVF(RuVector Format) 컨테이너 아키텍처

RuVector는 RVF(RuVector Format)라는 자체 인지 컨테이너(Cognitive Container)를 통해 단일 파일 배포(Single-file Deployment)를 지원한다. 이 파일은 벡터 임베딩(Vector Embeddings), 모델, 그래프 엔진, 커널(Kernel) 및 증명(Attestation)을 포함하며, 125ms만에 부팅되는 마이크로서비스(Microservice)로 작동한다. 또한, eBPF를 활용하여 쿼리 가속(Query Acceleration)을 수행하고, Git과 유사한 COW(Copy-on-Write) 브랜칭을 통해 데이터 관리를 효율적으로 수행한다.

GNN(Graph Neural Network) 기반의 자체 학습

RuVector는 GNN(Graph Neural Network) 레이어를 활용하여 쿼리(Query)를 통해 검색 성능을 지속적으로 개선한다. 즉, 쿼리와 이웃 노드를 기반으로 멀티 헤드 어텐션(Multi-head Attention)을 적용하여 관련성을 평가하고, 그래프 구조를 기반으로 표현을 업데이트한다. 이러한 과정을 통해 자주 사용되는 경로는 강화되어, 쿼리 응답 속도 향상(Faster Query Response)과 정확도 개선을 이끌어낸다.

다양한 AI 모델 및 알고리즘 지원

RuVector는 다양한 AI 모델과 알고리즘을 지원하여 유연성을 제공한다. 특히, 46가지의 어텐션 메커니즘(Attention Mechanisms)을 제공하며, FPGA 가속(FPGA Acceleration)을 통한 트랜스포머(Transformer) 추론을 지원한다. 또한, 서브리니어 솔버(Sublinear Solvers)를 통해 O(log n)에서 O(√n)의 복잡도로 그래프 분석(Graph Analytics)을 수행하며, SciPix OCR을 통한 과학 논문 분석 기능도 제공한다.

PostgreSQL 확장 기능 및 통합

RuVector는 PostgreSQL과 통합되어 pgvector와 호환되는 확장 기능을 제공한다. 77개 이상의 SQL 함수를 지원하며, SIMD 가속(SIMD Acceleration)을 통해 성능을 향상시킨다. 또한, Multi-master Replication을 지원하여 고가용성(High Availability)을 확보하고, Raft Consensus를 통해 메타데이터(Metadata)의 일관성을 유지한다. 이러한 기능들은 기존 PostgreSQL 환경에서 RuVector를 원활하게 도입(Seamless Integration)할 수 있도록 돕는다.