AI 기능이 데이터베이스 레이어로 이동하는 방식에 대한 조사가 진행되었고, 벡터 데이터베이스, ML-in-database, LLM-augmented, 예측 데이터베이스의 네 가지 주요 접근 방식이 발견되었어요.
각 접근 방식의 추론 작동 방식, 아키텍처 다이어그램, 비교 테이블을 설명하며, 특징 저장소, AutoML 플랫폼, Oracle 26ai와 같은 AI 자율 데이터베이스는 분류에서 제외되었어요.
저자는 예측 데이터베이스 분야의 스타트업인 Aito의 공동 창업자이며, Aito의 단점(데이터셋 크기에 따른 지연 시간 증가, 작은 생태계)도 언급했어요.