그래파이의 김민수 대표(KAIST 전산학부 교수) 연구팀이 차세대 데이터베이스 기술 ‘아카식DB(AkasicDB)’와 이를 활용한 새로운 검색증강생성(RAG) 기법 ‘옴니RAG(Omni RAG)’를 개발했습니다. 아카식DB는 기업 내부에 흩어져 있는 다양한 형태의 데이터를 한 번에 분석할 수 있는 통합 데이터베이스입니다. 보고서·계약서 등 비정형 문서, 표 형태의 정형 데이터, 사람·기업·제품 간 관계 정보를 각각 처리하던 기존 방식과 달리, 문서의 의미를 찾는 벡터 DB, 개체 간 관계를 분석하는 그래프 DB, 표 데이터를 관리하는 관계형 DB를 하나의 시스템으로 통합했습니다. 이를 통해 AI가 문서 내용과 데이터 간 관계, 구조화된 정보를 동시에 이해할 수 있게 되어, 기업용 AI 에이전트 도입의 가장 큰 걸림돌로 꼽히는 ‘환각(hallucination)’ 현상을 크게 줄일 수 있습니다.
실험 결과 아카식DB는 기존 시스템에서 최대 21.3초가 걸리던 복합 검색 질의를 1초 이내로 처리해 최대 20배 이상의 성능 향상을 달성했으며, 옴니RAG는 기존 RAG 대비 답변 정확도를 최대 78% 끌어올렸습니다. 김민수 대표는 “AI 에이전트가 기업의 방대한 데이터를 정확하게 이해하고 활용하기 위해서는 벡터·그래프·관계형 데이터를 하나의 시스템에서 통합 처리할 수 있는 데이터 인프라가 필수적”이라며 “아카식DB는 AI 에이전트 시대를 위한 차세대 데이터베이스 기술로, 국방·제조·금융·법률·과학기술 등 고도의 신뢰성이 요구되는 분야에서 핵심 데이터 인프라로 활용될 것으로 기대한다”고 밝혔습니다. 이번 연구 성과는 지난 6월 2일 데이터베이스 분야 최고 권위의 국제학술대회인 ACM SIGMOD 2026에서 데모 논문으로 발표됐습니다.