ShapedQL이란?

ShapedQL은 관련성을 위해 설계된 SQL 엔진입니다. 간단한 SQL 쿼리를 실시간 순위 파이프라인으로 컴파일하여, 실시간 사용자 행동을 기반으로 결과를 검색, 필터링, 점수화 및 재정렬합니다. Pinecone, Redis, Python 스크립트를 조합할 필요 없이, 단 30줄의 SQL로 "For You" 피드, 검색, RAG 메모리를 구동할 수 있습니다. 수천 줄의 인프라를 네이티브 멀티모달 임베딩과 자동화된 MLOps로 대체하여, 단순한 문서 검색이 아닌 실시간 의사 결정을 구축할 수 있도록 돕습니다.

대상 사용자

• 검색 엔지니어 — 키워드 매칭을 넘어 의미론적이고 행동 인식 기반 검색을 구축해야 하지만, 별도의 벡터 데이터베이스를 관리하고 싶지 않은 분.
• 추천 시스템 개발자 — 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 재순위화로 구성된 복잡한 파이프라인을 단일 SQL 기반 워크플로우로 대체하려는 분.
• AI 애플리케이션 개발자 — RAG 시스템이나 개인화된 피드를 구축 중이며, 수동 모델 재학습 없이 사용자 상호작용에 적응하는 실시간 순위가 필요한 분.

주요 기능

SQL 기반 관련성 파이프라인

익숙한 SQL을 작성하여 검색, 필터링, 점수화, 재정렬 등 전체 순위 흐름을 하나의 쿼리로 정의하세요. ShapedQL은 해당 SQL을 실시간으로 실행되는 프로덕션 준비 파이프라인으로 컴파일하여, 별도의 인프라 구성 요소가 필요 없습니다.

네이티브 멀티모달 임베딩

엔진은 제목과 설명을 위한 텍스트 임베딩, 시각적 콘텐츠를 위한 이미지 임베딩, 사용자-아이템 상호작용을 위한 협업 임베딩, 출연진 및 제작진을 위한 인물 임베딩을 지원합니다. 단일 쿼리에서 이들을 결합하여 의미론적, 시각적, 행동 신호를 혼합할 수 있습니다.

자동화된 MLOps

ShapedQL은 모델 배포, 버전 관리, 모니터링을 자동으로 처리합니다. 데모 모델에는 LightGBM으로 학습된 클릭률 예측기가 포함되어 있어, 점수화 모델이 수동 오케스트레이션 없이 SQL 파이프라인에 직접 통합되는 방식을 보여줍니다.

데모 데이터셋이 포함된 라이브 플레이그라운드

ShapedQL 플레이그라운드에서는 IMDb 데이터로 보강된 Movielens 데이터셋을 대상으로 쿼리를 테스트할 수 있습니다. Agent 검색, 검색 및 피드, 추천과 같은 사용 사례를 선택하고, 저장된 쿼리를 고르거나 직접 작성하여 즉시 결과를 확인할 수 있습니다.

차별점

"수천 줄의 인프라를 30줄의 SQL로 대체하세요."

이것이 핵심 약속입니다. ShapedQL은 일반적으로 벡터 데이터베이스, 캐싱 계층, 맞춤형 점수화 스크립트 스택이 필요한 작업을 단일 SQL 쿼리로 축소합니다. 플레이그라운드는 이를 구체적으로 보여줍니다. 검색, 피드, 추천 등 다양한 사용 사례를 전환할 수 있으며, 모두 동일한 엔진과 동일한 SQL 구문으로 구동됩니다. 텍스트, 이미지, 협업 신호를 위한 내장 임베딩 덕분에 별도의 임베딩 파이프라인을 관리하거나 동기화 상태를 유지할 필요가 없습니다.

다음에 해당한다면 확인해볼 가치가 있습니다…

벡터 검색, 캐싱, 순위 로직을 조합하는 취약한 인프라를 유지하는 데 지쳤고, 관련성 로직을 SQL로 표현하고 싶다면 주목하세요. 실시간으로 사용자 행동에 적응해야 하는 개인화된 피드, 의미론적 검색, RAG 시스템을 구축 중이라면, ShapedQL은 획기적으로 간단한 접근 방식을 제공합니다. 플레이그라운드에서 시작해보세요. 사용 사례를 선택하고, 쿼리를 실행하고, 30줄의 SQL이 전담 팀과 여러 서비스를 필요로 하던 작업을 어떻게 대체하는지 확인해보세요.