What is Infinity?
Infinity は、現代の Large Language Model (LLM) アプリケーションが直面するパフォーマンスと複雑性の課題に特化して設計された、最先端の AI-native データベースです。AI 開発者向けに構築された Infinity は、豊富なデータタイプにわたる包括的なハイブリッド検索機能を提供することで、Retrieval-Augmented Generation (RAG) に対して驚異的な速度と堅牢なサポートを提供します。これにより、LLM アプリケーションが本番環境の規模で正確、関連性があり、検証可能な結果を提供することを保証します。
主な機能
Infinity は速度と汎用性の提供に重点を置いており、基本的なベクトルストレージの枠を超え、真に洗練された RAG パイプラインを構築することを可能にします。
⚡️ 超低レイテンシ性能
速度のために設計された Infinity は、AI アプリケーションを大幅に高速化する性能ベンチマークを達成しています。ミリオン規模のベクトルデータセットにおいて、 0.1 ミリ秒のクエリレイテンシ と 15,000+ Queries Per Second (QPS) のサポートを期待できます。全文検索要件では、このデータベースは驚異的な 1 ミリ秒のレイテンシ を維持し、3,300 万件のドキュメントにわたって 12,000+ QPS を処理し、高負荷時でもリアルタイムの応答性を保証します。
🔍 包括的なハイブリッド検索とリトリーバル
単純なベクトル類似性検索の枠を超えましょう。Infinity は、密な埋め込み、疎な埋め込み、テンソル、および全文データにわたる真のハイブリッド検索をサポートしており、これらすべてが堅牢なフィルタリング機能と組み合わされています。この汎用性は、特に複雑なクエリを扱う際に、関連性を最大化するために不可欠です。さらに、Infinity には RRF、weighted sum、ColBERT といった組み込みの再ランキング機能が含まれており、結果を洗練し、LLM に渡される情報の品質を向上させます。
🧩 豊富なデータタイプのネイティブサポート
Infinity は、RAG アプリケーションで一般的な複雑な混合データ環境を処理するために構築されています。文字列、数値、構造化データ、および様々なベクトル形式（dense、sparse、tensor）を含む幅広いデータタイプをネイティブにサポートします。この豊富なデータサポートにより、マルチベクトルリトリーバルや混合データタイプクエリなどの高度なリトリーバル技術が可能になり、ファウンデーションモデルで利用可能なコンテキストデータを最適化します。
🚀 簡素化されたデプロイと直感的な API
現代の AI 開発ワークフロー向けに設計された Infinity は、 外部依存関係ゼロのシングルバイナリアーキテクチャ を特長とし、デプロイを迅速かつ予測可能にします。直感的な Python API を使用すると、Infinity をシンプルな Python モジュールとして環境に直接組み込むことができ、プロトタイプから本番環境まで、シームレスで開発者に優しい体験を保証します。
ユースケース
Infinity の専門的なアーキテクチャは、高性能で信頼性の高い LLM アプリケーションを構築するための理想的な基盤となります。
大量の質問応答システム： 顧客サービスボットや社内ナレッジベースを構築する際、大規模なデータセットから秒以下の速度で情報を取得する必要があります。Infinity の低レイテンシ全文検索とベクトル検索は、RAG パイプラインが最も関連性の高い正確な事実を迅速に取得することを保証し、より高品質で検証可能な LLM の応答につながります。
高度な Copilot の構築： エンジニアリングやドメイン固有の Copilot にとって、混合データタイプと複雑なクエリを処理する能力は不可欠です。Infinity は、Copilot がコード埋め込み（dense vectors）、ドキュメントキーワード（full-text）、構造化されたプロジェクトメタデータを同時に検索することを可能にし、生成される提案のコンテキスト関連性と実用性を劇的に向上させます。
リアルタイムレコメンダーシステム： ハイブリッド検索機能を活用することで、ユーザー行動（vectors）とカタログメタデータ（full-text/structured data）、メディアのテンソル表現を考慮した洗練されたレコメンダーを構築できます。これにより、ユーザーのインタラクションに即座に適応する、よりパーソナライズされた高速なレコメンデーションが実現します。
Infinity を選ぶ理由
Infinity は、本質的に RAG の特定の要求に最適化された AI-native データベース として設計されているため、従来のベクトルデータベースや汎用システムとは一線を画します。
主に類似性検索を処理する基本的なベクトルストアとは異なり、Infinity は本番環境レベルの LLM 開発に不可欠な専門的な機能的価値を提供します。
RAG-First アーキテクチャ： Infinity は、レイテンシのボトルネックや複雑なマルチモーダルデータ検索の必要性など、RAG が抱える固有の課題に対処するために特別に設計されました。
基本的なベクトル検索を超えて： 優れた全文検索、マルチベクトル検索（複数の埋め込みによって表現される情報を検索すること）、およびデータベース内で直接行われる洗練されたデータ分析など、高度な機能が手に入ります。
本番環境での信頼性： 超低レイテンシベンチマーク（例：0.1ms のベクトルクエリ時間）と、単一バイナリで依存関係のないアーキテクチャの組み合わせにより、アプリケーションが高速で信頼性が高く、大規模な運用においても容易に保守できることを保証します。
情報ゲイン： 洗練されたハイブリッド検索と再ランキング機能（RRF、ColBERT）をサポートすることで、Infinity は LLM 向けに取得されるコンテキストが最大限に関連性の高いものであることを保証し、最終的に生成される出力の精度を向上させ、ハルシネーションを低減します。
結論
正確で高性能な RAG アプリケーションの構築に注力する AI 開発者にとって、Infinity は成功に必要な速度、柔軟性、専門ツールを提供します。必要なすべてのデータモダリティにわたる超高速ハイブリッド検索を提供することで、Infinity は開発サイクルを加速させ、LLM アプリケーションが本番環境で利用可能であることを保証します。
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Source: Similarweb (Oct 24, 2025)
Infinity was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-10-24.
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