2026년 AI 데이터베이스 생태계 — 4가지 아키텍처 방식 비교

AI 기능이 데이터베이스 계층으로 어떻게 통합되고 있는지 조사한 종합 보고서. 벡터 데이터베이스(임베딩 유사도 검색), 데이터베이스 내 머신러닝(SQL에서 직접 학습 및 예측), LLM 강화 데이터베이스(쿼리별 LLM 라우팅), 예측형 데이터베이스(기존 모델 생명주기 없이 쿼리 시점의 베이지안 추론) 등 4가지 아키텍처 범주를 식별. 각 방식의 추론 메커니즘, 아키텍처 다이어그램, 비교표를 포함하며, 특성 엔지니어링 고려사항을 포함한 분류법의 한계도 논의.