MSSQL, PostgreSQL 등의 주요 데이터베이스와 Pinecone, Qdrant 등의 주요 벡터DB의 연동을 지원하며 데이터베이스 연동 시 AI가 테이블 구조(Schema)를 자동으로 분석하여 활용합니다. 각 데이터베이스의 연동방식은 동일하며, 본 가이드는 PostgreSQL와 Pinecone 기준으로 설명합니다.
커넥터로 연결된 데이터베이스는 읽기 전용으로만 조회됩니다.
데이터베이스 커넥터 설치
스페이스 설정 > 커넥터에서 연동하려는 데이터베이스를 선택한 후 커넥터를 설치합니다.
MSSQL 등의 데이터베이스 연결하기
접속 정보 입력
커넥터 설정탭에서 DB 연결 추가하기 버튼을 클릭하고 접속 주소를 입력하면 데이터베이스가 연결됩니다.
접속 정보는 아래 형식의 URI로 입력합니다
접속 정보는 아래 형식의 URI로 입력합니다
프로토콜://사용자:비밀번호@호스트:포트/데이터베이스이름방화벽이 있는 DB는 연결 화면의 아웃바운드 IP를 허용 목록에 추가해야 합니다.
고급 옵션 설정
보안 통신이나 타임아웃 제어가 필요한 경우, 고급 옵션을 펼쳐 관련 사항을 상세하게 설정할 수 있습니다.
SSL mode는 어떤 걸 선택해야 하나요?
SSL mode는 어떤 걸 선택해야 하나요?
데이터베이스와의 암호화 통신(SSL) 수준을 사내 DB 보안 정책에 맞춰 선택할 수 있습니다.
- 접속 주소 설정 사용: 접속 주소(URI) 뒤에 붙은 파라미터(예:
?sslmode=...)의 설정을 그대로 따릅니다. - 사용 안 함: 암호화 없이 통신합니다. (보안에 취약하므로 로컬/테스트 환경에서만 권장)
- SSL 필수: 항상 암호화 통신을 강제합니다. 단, 서버 인증서의 유효성은 검증하지 않습니다.
- CA 검증: SSL 암호화 통신을 하며, 신뢰할 수 있는 기관(CA)에서 발급한 인증서인지 검증합니다.
- CA 및 호스트명 검증: 가장 높은 보안 수준입니다. CA 검증뿐만 아니라, 접속 주소의 호스트명과 인증서에 적힌 호스트명이 일치하는지까지 엄격하게 검증합니다.
- SSL 필수, 인증서 검증 안 함: 암호화 통신은 강제하지만, 인증서의 신뢰성이나 만료 여부 등은 체크하지 않고 연결합니다.
Application name은 어디에 사용되나요?
Application name은 어디에 사용되나요?
데이터베이스 관리자(DBA)가 DB 내 모니터링 도구나 프로세스 목록(
pg_stat_activity 등)을 확인할 때, Porter AI를 통해 들어온 요청임을 쉽게 식별할 수 있도록 도와줍니다. 사내 보안 정책상 식별자 구분이 필요하다면 임의의 이름으로 변경하여 사용할 수 있습니다.대용량 데이터 조회로 인해 타임아웃 에러가 발생하는 경우,
쿼리 타임아웃(ms) 시간을 적절히 늘려주세요.스키마 정보 동기화
연동한 데이터베이스의 테이블이 추가/삭제되거나 컬럼명이 변경된 경우, 스키마를 갱신하면 AI가 변경된 데이터 구조를 기반으로 쿼리를 생성하여 답변에 활용합니다.
Pinecone 등의 벡터DB 연결하기
Pinecone 인덱스 연결
커넥터의설정탭에서Pinecone index 연결의추가하기버튼을 클릭한 후 인덱스 접속 정보를 입력합니다. Pinecone 인덱스는 최대 3개까지 연결할 수 있습니다.
방화벽이 적용된 Pinecone 환경에서는 연결 화면에 표시된 아웃바운드 IP를 허용 목록에 추가해야 합니다.
고급 옵션 설정
네임스페이스, 메타데이터 필드, API 버전과 임베딩 설정을 변경해야 하는 경우 고급 옵션을 펼쳐 설정합니다.
기본 namespace는 언제 설정하나요?
기본 namespace는 언제 설정하나요?
하나의 Pinecone 인덱스에서 네임스페이스별로 데이터를 구분하여 관리하는 경우, AI가 기본적으로 검색할 네임스페이스를 지정합니다. 비워두면 Pinecone의 기본 네임스페이스를 검색합니다.
metadata key는 무엇인가요?
metadata key는 무엇인가요?
Pinecone 벡터에 함께 저장된 메타데이터 중 본문, 제목, 원문 URL에 해당하는 필드명을 지정합니다. 실제 인덱스에 저장된 메타데이터 구조와 동일하게 입력해야 검색 결과의 내용을 올바르게 가져올 수 있습니다.
Embedding 설정은 언제 필요한가요?
Embedding 설정은 언제 필요한가요?
검색 요청에 벡터를 직접 전달하지 않는 경우, 사용자의 검색어를 벡터로 변환하기 위해 임베딩 설정을 사용합니다. Pinecone 인덱스에 저장된 벡터를 생성할 때 사용한 모델과 동일하거나 호환되는 임베딩 모델을 설정해야 합니다.
검색 요청이 시간 내에 완료되지 않는 경우
요청 타임아웃(ms) 값을 적절히 늘려주세요.인덱스 정보 갱신
연결된 인덱스의 벡터 수, 네임스페이스 또는 차원 정보가 변경된 경우 더보기 메뉴에서 Stats 갱신을 선택합니다. 갱신된 인덱스 정보를 기반으로 AI가 벡터 검색을 수행합니다.
DB 커넥터 활용
채팅창에서 사용
채팅창에서 추가한 커넥터를 활성화하면, AI로 DB의 데이터를 활용할 수 있습니다.
에이전트와 봇의 도구로 사용
에이전트 설정 과정에서 추가한 데이터베이스 커넥터를 활성화하여 에이전트의 도구로 활용할 수 있습니다. 자세한 내용은 커스텀 에이전트 설정을 참고하세요.
Slack 등 메신저에서 사용
커넥터를 통한 메신저 연동 시, 추가한 데이터베이스 커넥터를 활성화하면 연동한 메신저에서 DB의 데이터를 활용하여 AI가 답변합니다. 자세한 연동방법은 아래의 링크에서 확인하세요.