Векторная база данных с открытым исходным кодом: хранит объекты и векторы вместе, объединяя поиск по сходству векторов со структурированной фильтрацией.
infiniflow/infinity
База данных для LLM-приложений с гибридным поиском по плотным и разреженным векторам, тензорам и полнотекстовым данным.
- Звёзды
- 4,762
- Форки
- 458
- Открытые issues
- 150
- Последний коммит
- позавчера
Что это?
Infinity — база данных для приложений на базе LLM и RAG. Она хранит структурированные данные вместе с плотными эмбеддингами, разреженными эмбеддингами, тензорами (multi-vector) и полнотекстовым содержимым, а также выполняет запросы, объединяющие эти типы поиска с фильтрами в одном обращении.
Среди вариантов поиска есть несколько алгоритмов переранжирования, например RRF, взвешенная сумма и ColBERT. В проекте есть Python SDK для подключения к серверному процессу и документация по HTTP API. Сервер можно развернуть с помощью Docker или как бинарный файл в Linux, macOS и Windows под WSL2. Для работы требуется процессор x86_64 с поддержкой AVX2 и Python 3.11+.
Проект написан на C++20 и поставляется в виде одного бинарного файла без внешних зависимостей. В репозитории опубликованы результаты бенчмарков для векторных и полнотекстовых запросов; они доступны на странице бенчмарков проекта.
Ключевые возможности
- 01Гибридный поиск с фильтрацией, объединяющий запросы по плотным и разреженным векторам, тензорам и полнотекстовым данным.
- 02Алгоритмы переранжирования, включая RRF, взвешенную сумму и ColBERT.
- 03Python SDK для подключения клиента к AI-сценариям.
- 04HTTP API наряду с интерфейсом на Python.
- 05Сервер в виде единственного бинарного файла без внешних зависимостей, который можно развернуть через Docker.
Сценарии использования
- Бэкенд для получения данных в RAG-пайплайнах, которым нужны семантический поиск и поиск по ключевым словам.
- Семантический поиск по документам или каталогам товаров с фильтрами по метаданным.
- Рекомендательные системы, сочетающие сходство эмбеддингов со структурированными условиями.
- Создание прототипов LLM-приложений с базой данных, доступной из Python.
Быстрый старт
- 1
Создать каталог данных для сервера Infinity
sudo mkdir -p /var/infinity && sudo chown -R $USER /var/infinity - 2
Загрузить Docker-образ сервера Infinity
docker pull infiniflow/infinity:nightly - 3
Запустить контейнер сервера Infinity
docker run -d --name infinity -v /var/infinity/:/var/infinity --ulimit nofile=500000:500000 --network=host infiniflow/infinity:nightly - 4
Установить Python-клиент Infinity
pip install infinity-sdk==0.7.5
Что важно знать
- Требуется процессор x86_64 с поддержкой AVX2.
- Пользователям Windows необходимо запускать его через WSL или WSL2 с Docker.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое infinity?
- База данных для LLM-приложений с гибридным поиском по плотным и разреженным векторам, тензорам и полнотекстовым данным. Infinity — база данных для приложений на базе LLM и RAG. Она хранит структурированные данные вместе с плотными эмбеддингами, разреженными эмбеддингами, тензорами (multi-vector) и полнотекстовым содержимым, а также выполняет запросы, объединяющие эти типы поиска с фильтрами в одном обращении.
- infinity можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- infinity распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- infinity всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в infinity — 5 нояб. 2026 г..
- Для чего можно использовать infinity?
- Бэкенд для получения данных в RAG-пайплайнах, которым нужны семантический поиск и поиск по ключевым словам. Семантический поиск по документам или каталогам товаров с фильтрами по метаданным. Рекомендательные системы, сочетающие сходство эмбеддингов со структурированными условиями. Создание прототипов LLM-приложений с базой данных, доступной из Python.
- Как установить infinity?
- Создать каталог данных для сервера Infinity: sudo mkdir -p /var/infinity && sudo chown -R $USER /var/infinity Загрузить Docker-образ сервера Infinity: docker pull infiniflow/infinity:nightly Запустить контейнер сервера Infinity: docker run -d --name infinity -v /var/infinity/:/var/infinity --ulimit nofile=500000:500000 --network=host infiniflow/infinity:nightly Установить Python-клиент Infinity: pip install infinity-sdk==0.7.5
- Где скачать infinity?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/infiniflow/infinity
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Встраиваемая библиотека на Rust и мультитенантный сервер для лексического, векторного и гибридного поиска, а также MCP-сервер для AI-агентов.
AI-ориентированная поисковая база данных: хранит векторные, полнотекстовые, структурированные и полуструктурированные данные в одном совместимом с MySQL движке для памяти и поиска агентов.
Open-source поисковая база данных с полнотекстовым, векторным и гибридным поиском, индексацией в реальном времени и SQL — альтернатива Elasticsearch.
Расширение с открытым исходным кодом для поиска векторов по сходству в Postgres: храните эмбеддинги и выполняйте поиск рядом с реляционными данными.
Встраиваемая библиотека и база данных для мультимодального ИИ с векторным, полнотекстовым поиском и SQL-запросами по данным в формате Lance.