オブジェクトとベクトルを一緒に保存し、ベクトル類似検索と構造化フィルタリングを組み合わせられるオープンソースのベクトルデータベース。
infiniflow/infinity
LLMアプリケーション向けのAIネイティブなデータベース。密ベクトル、疎ベクトル、テンソル、全文検索を組み合わせたハイブリッド検索を提供します。
- スター
- 4,762
- フォーク
- 458
- 未解決の Issue
- 150
- 最終コミット
- 一昨日
これは何?
Infinityは、LLMやRAGアプリケーション向けに構築されたデータベースです。構造化データに加えて、密な埋め込み、疎な埋め込み、テンソル(マルチベクトル)、全文コンテンツを保存し、これらの検索方式とフィルターを1つのリクエストで組み合わせたクエリを実行できます。
検索オプションには、RRF、weighted sum、ColBERTなどの各種リランカーがあります。サーバープロセスに接続できるPython SDKが提供されており、HTTP APIのドキュメントも用意されています。サーバーはDocker、またはLinux、macOS、Windows(WSL2上)向けのバイナリでデプロイでき、AVX2対応のx86_64 CPUとPython 3.11以降が必要です。
プロジェクトはC++20で書かれており、外部依存関係のない単一バイナリとして配布されています。リポジトリではベクトル検索と全文検索のベンチマーク結果を公開しており、プロジェクトのベンチマークページで確認できます。
主な機能
- 01密ベクトル、疎ベクトル、テンソル、全文検索をフィルタリングと組み合わせたハイブリッド検索。
- 02RRF、weighted sum、ColBERTなどのリランカー。
- 03AIワークフローにクライアントを組み込むためのPython SDK。
- 04Pythonインターフェースに加え、HTTP APIも提供。
- 05外部依存関係のない単一バイナリのサーバー。Dockerでデプロイ可能。
ユースケース
- セマンティック検索とキーワード検索の両方が必要なRAGパイプラインの検索バックエンド。
- メタデータフィルターを使った、ドキュメントや商品カタログのセマンティック検索。
- 埋め込みの類似度と構造化データの条件を組み合わせるレコメンデーションシステム。
- Pythonから利用できる組み込みデータベースを使ったLLMアプリケーションのプロトタイピング。
クイックスタート
- 1
Infinity サーバー用のデータディレクトリを作成する
sudo mkdir -p /var/infinity && sudo chown -R $USER /var/infinity - 2
Infinity サーバーの Docker イメージを pull する
docker pull infiniflow/infinity:nightly - 3
Infinity サーバーのコンテナを起動する
docker run -d --name infinity -v /var/infinity/:/var/infinity --ulimit nofile=500000:500000 --network=host infiniflow/infinity:nightly - 4
Infinity Python クライアントをインストールする
pip install infinity-sdk==0.7.5
使う前に知っておきたいこと
- AVX2 に対応した x86_64 CPU が必要です。
- Windows ユーザーは Docker を使い、WSL または WSL2 経由で実行する必要があります。
収録されている特集
トピック
よくある質問
- infinity とは?
- LLMアプリケーション向けのAIネイティブなデータベース。密ベクトル、疎ベクトル、テンソル、全文検索を組み合わせたハイブリッド検索を提供します。 Infinityは、LLMやRAGアプリケーション向けに構築されたデータベースです。構造化データに加えて、密な埋め込み、疎な埋め込み、テンソル(マルチベクトル)、全文コンテンツを保存し、これらの検索方式とフィルターを1つのリクエストで組み合わせたクエリを実行できます。
- infinity は無料で使えますか?ライセンスは?
- infinity は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- infinity は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。infinity の最終コミットは 2026年11月5日 です。
- infinity は何に使えますか?
- セマンティック検索とキーワード検索の両方が必要なRAGパイプラインの検索バックエンド。 メタデータフィルターを使った、ドキュメントや商品カタログのセマンティック検索。 埋め込みの類似度と構造化データの条件を組み合わせるレコメンデーションシステム。 Pythonから利用できる組み込みデータベースを使ったLLMアプリケーションのプロトタイピング。
- infinity のインストール方法は?
- Infinity サーバー用のデータディレクトリを作成する: sudo mkdir -p /var/infinity && sudo chown -R $USER /var/infinity Infinity サーバーの Docker イメージを pull する: docker pull infiniflow/infinity:nightly Infinity サーバーのコンテナを起動する: docker run -d --name infinity -v /var/infinity/:/var/infinity --ulimit nofile=500000:500000 --network=host infiniflow/infinity:nightly Infinity Python クライアントをインストールする: pip install infinity-sdk==0.7.5
- infinity はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/infiniflow/infinity
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
関連プロジェクト
BM25Fによる語彙検索、ベクトル検索、ハイブリッド検索に対応するRust製のインプロセスライブラリ兼マルチテナントサーバー。AIエージェント向けMCPサーバーも提供します。
ベクトル、全文検索、構造化・半構造化データを1つのMySQL互換エンジンに保存し、エージェントのメモリや検索に活用できるAIネイティブな検索データベースです。
リアルタイムインデックス作成とSQLに対応し、全文検索・ベクトル検索・ハイブリッド検索を提供するオープンソースの検索データベース。Elasticsearchの代替として利用できます。
Postgresにベクトル類似検索機能を追加し、リレーショナルデータとともにembeddingを保存・検索できるオープンソース拡張機能。
Lance形式で保存したデータに対し、ベクトル・全文・SQL検索を提供する、マルチモーダルAI向けの組み込み型検索ライブラリ兼データベース。