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트리플 스토리지와 통합 질의 최적화 기술.
복잡한 AI 데이터 관리, 압도적인 성능으로 엔터프라이즈 AI의
효율을
극대화합니다.
동일 데이터를 여러 DB에 중복 저장하면서 동기화와 ETL을 위한 운영 비용이 지속적으로 증가합니다.
그래프 탐색, 관계형 조인, 벡터 검색 과정이 물리적으로 분리되어 전체 질의를 최적화하는 데 한계가 있습니다.
속도와 정확도, 운영 효율성 간 상충 관계로 인해 어느 하나를 포기해야 하는 상황이 발생합니다.
AkasicDB는 그래프 탐색, 관계형 조인, 벡터 검색을 각각에 최적화된 저장 구조로 분리하면서도, 하나의 논리 DB로 동작하도록 설계되었습니다. 하나의 데이터, 세 가지 저장 전략. 목적에 맞는 접근만 수행합니다.
AkasicDB는 기존 DB와 달리 Traversal-Join(TJ) 연산자를 통해 그래프 탐색과 관계형 조인을 하나의 비용 모델로 통합합니다. 이를 통해 유연하고 효율적인 질의 처리가 가능합니다.
AkasicDB는 벡터 검색을 단독 연산이 아닌 통합 질의의 일부로 처리합니다. VBASE 기반 연산 모델을 통해 그래프·관계형 조건과 벡터 검색을 매끄럽게 연결합니다.
UltraDomain 벤치마크 데이터셋 4종(agriculture · cs · legal · mix)에 대한 RAG 질의의 평균 검색 시간(ms).
| System | agriculture | cs | legal | mix |
|---|---|---|---|---|
| AkasicDB (Best optimized) | 11.43 | 5.94 | 12.03 | 6.28 |
| Neo4j (ORDER BY) | 1,967.95 | 2,239.71 | 1,148.18 | 530.39 |
| Neo4j (SEARCH) | 66.88 | 76.13 | 60.70 | 46.58 |
| Neo4j + Milvus (1000 cand.) | 66.06 | 68.22 | 66.94 | 54.86 |
| Neo4j + Milvus (100 cand.) | 52.53 | 53.56 | 52.79 | 46.30 |
설치 없이 브라우저에서 AkasicDB를 직접 실행해 볼 수 있는 Playground입니다.
Playground 열기 → RAG 예제 with Google Colab →실제 워크플로우에 바로 적용할 수 있는 SQL 스크립트와 클라이언트 코드를 제공합니다.
그래프 정의·생성, 벡터 유사도 검색, 그래프와 벡터를 결합한 복합
질의, LangChain 기반 RAG까지 단계별 예제로 구성되어 있습니다.
AkasicDB의 그래프와 벡터 기능을 모두 활용해서 보다 복잡한 유통 관련 질의를 수행하는 워크플로우를 보여줍니다.
-- HNSW 인덱스 생성 CREATE INDEX ON retail_graph.v_customer USING vectoron (embedding vector_l2_ops); CREATE INDEX ON retail_graph.v_item USING vectoron (embedding vector_l2_ops); -- 탐색 깊이 설정 SET vectoron.hnsw_ef_search = 64; -- 상위 소비자 5명이 구매한 상품 검색 SELECT first_name, last_name, product_name, price FROM akasicdb.cypher('retail_graph', $$ MATCH (v:v_customer) WITH v.vertex_id AS customer_top_k ORDER BY v.embedding <-> '[0.15,0.15,0.35]' LIMIT 5 MATCH (c:v_customer)-[:buy]->(i:v_item) WHERE c.vertex_id = customer_top_k RETURN c.first_name AS first_name, c.last_name AS last_name, i.name AS product_name, i.price AS price $$) AS ( first_name VARCHAR, last_name VARCHAR, product_name VARCHAR, price DECIMAL ) ORDER BY first_name, last_name, product_name;
검색 · 인덱스 가속 · 그래프 기능 · 아키텍처 호환까지, 다음 릴리즈에서 단계적으로 지원합니다.
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