데이터브릭스 모자이크 AI
Mosaic AI
Databricks Lakehouse에서 LLM 학습·RAG·에이전트를 통합 관리하는 엔터프라이즈 AI 풀스택 플랫폼
유료WebAPICLI한국어LLM 기반멀티모달
웹사이트 방문하기databricks.com
jcode와(과) 비교하기데이터브릭스 모자이크 AI 대안 모아보기소개
활용 워크플로우
입력
Unity Catalog 관리형 Delta Tables (정형 데이터)Volumes 내 비정형 데이터 (PDF, 로그 파일)Hugging Face Hub 오픈소스 모델 파라미터외부 LLM API 소스 (OpenAI, Anthropic 등)
데이터브릭스 모자이크 AI
Mosaic AI Model Training을 통한 분산 학습 및 미세 조정Mosaic AI Vector Search 기반 시맨틱 인덱싱Mosaic AI Agent Framework를 활용한 RAG 체인 구축Mosaic AI Gateway를 통한 API 엔드포인트 관리 및 가드레일 적용Mosaic AI Evaluation 기반 모델 품질 및 안전성 자동 평가
출력
실시간 추론용 Serverless Model Serving 엔드포인트MLflow 기반 실험 추적 및 아티팩트 레지스트리Unity Catalog 데이터-모델 통합 계보(Lineage) 리포트배포 가능한 AI 에이전트 서비스
커스텀 모델 개발 경로
MosaicML의 Composer 및 Streaming 라이브러리를 사용하여 대규모 데이터셋으로 자체 LLM을 사전 학습하거나 미세 조정하는 워크플로우
RAG 에이전트 개발 경로
기업 내부 지식 베이스와 벡터 검색을 결합하고, Agent Framework를 통해 도메인 특화 비즈니스 로직을 구현하는 워크플로우
핵심 차별점: Unity Catalog의 강력한 데이터 거버넌스와 MosaicML의 고효율 학습 엔진을 결합하여 데이터 유출 걱정 없이 기업 전용 고성능 AI를 구축할 수 있는 엔드-투-엔드 플랫폼
주요 기능
장점 & 단점
웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다
장점
- 모델 학습 효율이 매우 뛰어나 비용 대비 높은 성능의 커스텀 모델을 확보할 수 있습니다. 유니티 카탈로그를 통한 데이터 및 모델의 통합 관리가 가능하여 규제가 엄격한 산업군에서도 사용하기 적합하며, MLflow 등 오픈 소스 표준과의 호환성이 좋습니다.
단점
- 플랫폼의 기능이 방대하여 초기 학습 곡선이 가파를 수 있습니다. 데이터브릭스 환경에 익숙하지 않은 사용자에게는 설정 과정이 복잡하게 느껴질 수 있으며, 고성능 컴퓨팅 자원 사용 시 비용 관리에 주의가 필요합니다.
가격 정보
유료시작 가격: Pay-as-you-go (DBU-based)
Databricks의 소비 기반 모델인 DBU(Databricks Unit)를 따릅니다. 파운데이션 모델 서빙은 DBU당 $0.07부터, 모델 학습은 DBU당 $0.65부터 시작하며 실제 사용량에 따라 비용이 발생합니다. 별도의 상시 무료 티어는 없으나 14일 무료 체험판을 통해 기능을 테스트할 수 있습니다.
정보 확인일:
활용 사례
- 기업 전용 데이터로 LLM 파인튜닝 및 커스텀 모델 학습
- 엔터프라이즈 RAG 파이프라인 구축 및 배포
- AI 모델 라이프사이클 전체 관리(학습→서빙→평가→거버넌스)
- 멀티모달 AI 에이전트 시스템 개발 및 운영
- 데이터 레이크하우스 기반 ML 실험 및 모델 레지스트리 관리
대상 사용자
데이터 엔지니어·ML 엔지니어AI 플랫폼팀엔터프라이즈 데이터 과학팀
연동 서비스
MLflowApache SparkUnity CatalogHugging Face
태그
MLOpsLLM 학습데이터 레이크하우스생성형 AI모델 서빙
최근 소식
확인된 변경 내역
- 2026-06-12 Databricks Mosaic AI의 ai_extract 및 ai_classify 함수가 GA(정식 출시)로 전환되어, 텍스트에서 구조화 데이터를 추출하거나 사용자 정의 레이블로 분류하는 기능을 안정적으로 사용할 수 있게 되었습니다.
- 2026-06-09 Databricks가 Genie App for Slack 퍼블릭 프리뷰를 출시하여 사용자가 Slack을 떠나지 않고 자연어로 데이터 질문에 답변받을 수 있게 되었습니다.
- 2026-06-10 Databricks Genie App이 Microsoft Teams 베타로 출시되어 Teams 내에서 데이터 질문에 대한 답변을 플랫폼 전환 없이 확인할 수 있게 되었습니다.
- 2026-06-01 Databricks가 Vector Search를 AI Search로 명칭을 변경하고 벡터나 임베딩 없이도 전체 텍스트 검색 인덱스를 생성할 수 있도록 기능을 확장했습니다.
- 2026-04월 Mosaic AI Model Serving에 OpenAI GPT-5.5·GPT-5.5 Pro 및 Anthropic Claude Opus 4.7 호스팅 모델 추가. | 2026-04월 Mosaic AI Vector Search 내장 검색 품질 평가 기능 출시 — 다양한 검색 전략 관련성 비교 가능. 소스:
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