디노도, 딥 리서치 기능 ‘디노도 딥쿼리’ 출시… AI 혁신 지원 강화
기업용 딥 리서치 지원해 일반 사용자도 복잡하고 심층적인 질문에 몇 분 만에 답변 가능
디노도 딥쿼리는 생성형 AI가 사실 여부에 대한 답변을 넘어 관련 정보를 탐색하고, 통합하며, 이러한 결과가 나오게 된 추론 과정을 설명할 수 있도록 지원한다. 디노도는 이번 발표와 함께 검색 증강 생성(RAG) 구현과 AI 애플리케이션 및 에이전트 개발을 가속화하는 오픈 소스 툴킷인 디노도 AI SDK에 대규모 언어 모델(LLM)과 외부 데이터 소스를 연결해 주는 개방형 프로토콜인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 지원도 추가했다.
디노도 딥쿼리는 복잡하고 포괄적인 답변이 필요한 비즈니스 관련 질의를 해결하기 위해 고안된 것으로, 여러 시스템과 부서, 형식으로 관리되는 광범위한 엔터프라이즈 데이터를 실시간으로 활용한다. 기존의 생성형 AI 솔루션이 시스템상에 존재하는 정보를 재구성해 답변을 제공했다면, 딥 리서치를 지원하는 디노도 딥쿼리는 복잡한 질문을 분석하고, 복수의 시스템과 소스를 넘나들며 관련 데이터를 검색하는 과정을 통해 실시간 정보에 기반한 논리적이고 체계적인 답변을 제공한다. 그뿐만 아니라 디노도 딥쿼리는 사용자가 기업을 둘러싼 각종 이슈와 상황을 더욱 잘 이해할 수 있도록 공개적으로 이용 가능한 데이터, 외부 애플리케이션, 비즈니스 파트너의 데이터 등 외부 데이터 소스를 활용해 기업의 가용 데이터 풀을 확장한다.
디노도 딥쿼리는 기존의 생성형 AI 챗봇이나 검색 증강 생성(RAG)이 제공하던 답변 수준을 넘어 ‘지난 분기에 펀드 자금 유출이 급증한 이유’ 혹은 ‘지역별 고객 유지율에 변화를 일으키는 요인’ 등 여러 부서의 전문성을 요하는 복잡한 질문에 답변할 수 있다. 이러한 수준의 질문에 대해 일반적인 분석가가 답변을 내놓으려면 평균적으로 수일이 걸린다. 반면 디노도 딥쿼리는 여러 보고서와 데이터를 일일이 조합하는 대신, 복수의 시스템에서 관리되는 실시간 데이터를 연결하고 전문가 수준의 추론을 통해 단 몇 분 만에 답변을 제공할 수 있다.
디노도 딥쿼리는 사전 구축된 API를 통해 AI 애플리케이션 개발을 간소화하는 디노도 AI SDK와 함께 패키지로 제공될 예정으로, 디노도 플랫폼(Denodo Platform)에 확장 적용 가능한 요소로 개발되고 있다. 개발자와 AI 담당 부서는 딥 리서치 기능을 자체 에이전트, 코파일럿, 도메인별 애플리케이션에 구축하고 테스트하며 통합할 수 있다.
스튜어트 본드(Stewart Bond) IDC 데이터 인텔리전스 및 통합 소프트웨어 연구 부사장은 “디노도는 디노도 딥쿼리를 통해 AI 역량 발전과 관련해 혁신적인 비전을 제시하고 있다”며 “딥 리서치의 발전을 기반으로 디노도 딥쿼리는 보다 더 정확하고 논리적으로 설명 가능한 AI 답변을 제공할 것”이라고 말했다.
최근 대규모 언어 모델(LLM), 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구 및 여러 애플리케이션들이 웹상에 공개된 데이터, 분류 및 가공된 데이터 레이크하우스 데이터, 혹은 문서 기반 검색에 기반해 딥 리서치 기능을 선보이기 시작했다. 그러나 모든 시스템의 기업 데이터를 활용해 실시간으로 체계적이고, 거버넌스를 준수하는 데이터에 근거한 딥쿼리 형태의 딥 리서치 기능을 개발한 것은 디노도가 유일하다. 디노도 플랫폼이 제공하는 강력한 데이터 가상화 기반의 논리적 데이터 관리 접근 방식을 통해 이와 같은 기능을 구현할 수 있었다.
디노도 딥쿼리는 현재 비공개 프리뷰 형태로 제공되고 있다. 디노도는 일부 선별된 기업을 대상으로 AI 액셀러레이터 프로그램(AI Accelerator Program)에 참여할 수 있는 기회를 제공해 디노도 딥쿼리를 사전에 체험하고, 디노도 제품팀과 협력해 기업용 생성형 AI의 미래를 그려나갈 수 있도록 돕고 있다.
나가라즈 사스트리(Nagaraj Sastry) 엔코라(Encora) 데이터 및 분석 담당 수석 부사장은 “엔코라는 디노도의 파트너로서 항상 고객의 경쟁력을 향상할 수 있는 방법을 모색하고 있으며, 디노도 딥쿼리는 이러한 니즈의 해답이 될 것”이라며 “디노도 딥쿼리의 차별점은 실시간으로 관리되는 엔터프라이즈 데이터를 활용해 맥락에 맞는 심층적인 인사이트를 제공한다는 점이다. 이를 통해 고객은 일반적인 AI 쿼리 이상의 진정한 지능형 분석을 수행할 수 있게 되며 정보에 입각한 의사 결정을 신속히 내리고, 그들의 AI 여정을 가속화할 수 있다”고 말했다.
한편 디노도는 디노도 딥쿼리 공개와 함께 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)에 대한 지원을 추가로 발표했으며, 이제 디노도 AI SDK 최신 버전에 MCP 서버 구현이 포함된다. 이에 디노도 AI SDK에 기반한 모든 AI 에이전트와 앱은 MCP를 준수하는 어떠한 클라이언트와도 호환이 가능하며, 고객은 개방형 표준 기반의 에이전트 AI 생태계 구축에 필요한 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 확보할 수 있다.
앙헬 비나(Angel Viña) 디노도 설립자 겸 최고경영자(CEO)는 “AI가 기업 환경에서 진정한 잠재력을 발휘하기 위해서는 단순히 응답을 생성하는 것을 넘어 그 이면의 전체적인 맥락을 이해해야 한다”며 “디노도는 디노도 딥쿼리를 통해 생성형 AI를 기업 전체의 데이터 생태계에 대해 거버넌스를 준수하는 실시간 액세스와 결합함으로써 데이터의 위치와 관계없이 AI의 잠재력을 실현하고 있다. 단일 저장소에 흩어져 파편화된 솔루션들과 달리, 디노도 딥쿼리는 분산된 데이터 소스 전반에 걸쳐 확장되고 통합된 시맨틱을 활용함으로써 AI가 전례 없이 심도 깊고 정확한 수준으로 데이터를 기반으로 추론하고 설명하며 작동할 수 있도록 지원한다”고 밝혔다.
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