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TL;DR
기업용 AI 모델은 학습 데이터의 한계로 인해 최신 정보 반영에 어려움을 겪어왔습니다. Brave Search API가 Snowflake Intelligence 및 Cortex Agents와 통합되면서, 기업 내부 데이터와 공공 웹 데이터를 연결하는 가교 역할을 수행합니다. 이를 통해 AI 에이전트는 실시간 시장 트렌드 분석 및 문서 검색을 수행하며 할루시네이션을 줄이고 답변의 정확도를 개선합니다. 이번 통합은 Snowflake의 BUILD London 컨퍼런스에서 공개되었으며 현재 퍼블릭 프리뷰 단계에 있습니다.
배경
Snowflake 계정 및 환경, Cortex AI 서비스에 대한 이해, API 통합 및 RAG 아키텍처 기초 지식
대상 독자
Snowflake 기반 AI 애플리케이션 및 에이전트 개발자
의미 / 영향
독립적인 대규모 검색 인덱스가 엔터프라이즈 AI 플랫폼에 직접 통합됨으로써, Google이나 Bing에 대한 의존도를 낮추면서도 고품질의 실시간 데이터를 확보할 수 있는 대안이 강화되었습니다. 이는 기업용 AI 에이전트의 실용성을 높이는 중요한 단계입니다.
섹션별 상세
Brave Search API가 Snowflake Intelligence, Cortex Code, Cortex Agents에 공식 통합되었습니다. 이 통합을 통해 기업용 AI 에이전트는 내부 데이터뿐만 아니라 전 세계 웹 데이터를 실시간으로 참조하여 최신 뉴스, 시장 동향, 기술 문서를 검색하고 답변할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다.
Brave Search는 350억 개 이상의 웹 페이지를 보유한 독립적인 검색 인덱스를 기반으로 하며, 매일 1억 개 이상의 페이지 업데이트를 수행합니다. 타사 API와 달리 웹 스크래핑에 의존하지 않고 자체 랭킹 모델과 전용 엔드포인트를 제공하여 이미지, 로컬 결과, AI 요약 등 최적화된 데이터를 실시간으로 공급합니다.
Snowflake는 이번 협업과 함께 데이터 네이티브 AI 코딩 에이전트인 Cortex Code를 발표했습니다. Cortex Code는 기업의 데이터 컨텍스트를 이해하고 엔드투엔드 개발 과정을 자동화하며, Brave Search API를 통해 실시간 웹 지식을 결합하여 더욱 강력하고 맥락 중심적인 개발 환경을 제공합니다.
보안과 프라이버시 측면에서 Brave Search API는 SOC 2 Type II 인증을 획득하여 기업 수준의 보안 표준을 충족함을 입증했습니다. 모든 데이터 처리는 데이터 처리 부속서(DPA)에 명시된 목적 내에서만 이루어지며, 이는 민감한 기업 데이터를 다루는 Snowflake 환경에서 신뢰할 수 있는 데이터 소스로 기능하게 합니다.
용어 해설
- RAG
- — 외부 데이터베이스나 웹에서 관련 정보를 검색하여 대형 언어 모델의 입력에 포함시키는 기술입니다. 모델의 학습 데이터에 없는 최신 정보나 특정 도메인의 지식을 활용할 수 있게 하여 답변의 정확도를 높이고 할루시네이션을 줄이는 데 핵심적인 역할을 합니다.
- Hallucination
- — 인공지능 모델이 사실이 아니거나 논리적으로 맞지 않는 정보를 마치 사실인 것처럼 자신 있게 생성하는 현상입니다. 실시간 검색 데이터와 같은 외부 근거 자료를 모델에 제공함으로써 이러한 오답 생성을 억제할 수 있습니다.
- SOC 2 Type II
- — 보안, 가용성, 처리 무결성, 기밀성 및 프라이버시를 기준으로 서비스 조직의 통제 시스템을 평가하는 독립적인 감사 보고서입니다. 일정 기간 동안 시스템이 얼마나 안정적으로 운영되었는지를 검증하므로 기업용 소프트웨어의 신뢰성을 판단하는 중요한 지표가 됩니다.
- Agentic Search
- — AI 에이전트가 사용자의 질문을 이해하고 스스로 필요한 검색 쿼리를 생성하여 웹에서 정보를 찾아내는 능동적인 검색 방식입니다. 단순히 링크를 나열하는 기존 검색과 달리, 검색 결과를 분석하고 종합하여 최종적인 답변을 도출하는 과정까지 포함합니다.
기술
- Brave Search API
- Snowflake Cortex
- Cortex Agents
- Cortex Code
활용 사례
- 실시간 시장 조사 챗봇
- 최신 문서를 참조하는 코딩 어시스턴트
- 할루시네이션 방지 RAG 시스템
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 02. 03.수집 2026. 02. 21.출처 타입 RSS
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