What is Infinity?
Infinity는 최신 Large Language Model (LLM) 애플리케이션이 직면하는 성능 및 복잡성 문제를 해결하기 위해 특별히 설계된 최첨단 AI-native 데이터베이스입니다. AI 개발자를 위해 구축된 Infinity는 풍부한 데이터 유형에 걸쳐 포괄적인 하이브리드 검색 기능을 제공함으로써 Retrieval-Augmented Generation (RAG)을 위한 놀랍도록 빠르고 강력한 지원을 제공하며, LLM 애플리케이션이 프로덕션 규모에서 정확하고 관련성 있으며 검증 가능한 결과를 제공하도록 보장합니다.
주요 기능
Infinity는 속도와 다용도성을 제공하는 데 중점을 두어, 기본적인 벡터 저장소를 넘어 진정으로 정교한 RAG 파이프라인을 구축할 수 있도록 합니다.
⚡️ 초저지연 성능
속도를 위해 설계된 Infinity는 AI 애플리케이션의 속도를 크게 향상시키는 성능 벤치마크를 달성합니다. 백만 단위 벡터 데이터셋에서 0.1밀리초 쿼리 지연 시간과 15,000개 이상의 QPS (Queries Per Second) 지원을 기대할 수 있습니다. 전체 텍스트 요구 사항의 경우, 이 데이터베이스는 3,300만 개 문서에서 놀라운 1밀리초 지연 시간과 12,000개 이상의 QPS를 처리하여, 과부하 상태에서도 실시간 응답성을 보장합니다.
🔍 포괄적인 하이브리드 검색 및 검색 기능
단순한 벡터 유사성 검색을 넘어섭니다. Infinity는 밀집 임베딩, 희소 임베딩, 텐서 및 전체 텍스트 데이터에 걸쳐 진정한 하이브리드 검색을 지원하며, 이 모든 것이 강력한 필터링 기능과 결합됩니다. 이러한 다용도성은 특히 복잡한 쿼리를 처리할 때 관련성을 극대화하는 데 중요합니다. 또한 Infinity는 RRF, weighted sum, ColBERT와 같은 내장 리랭커(reranker)를 포함하여 결과를 정제하고 LLM에 전달되는 정보의 품질을 향상시킵니다.
🧩 풍부한 데이터 유형을 위한 네이티브 지원
Infinity는 RAG 애플리케이션에서 흔히 발생하는 복잡한 혼합 데이터 환경을 처리하도록 구축되었습니다. 문자열, 숫자, 구조화된 데이터 및 다양한 벡터 형식(dense, sparse, tensor)을 포함하여 광범위한 데이터 유형을 네이티브로 지원합니다. 이러한 풍부한 데이터 지원은 멀티 벡터 검색 및 혼합 데이터 유형 쿼리와 같은 고급 검색 기술을 가능하게 하여, 기반 모델에서 사용할 수 있는 문맥 데이터를 최적화합니다.
🚀 간소화된 배포 및 직관적인 API
최신 AI 개발 워크플로우를 위해 설계된 Infinity는 외부 종속성이 전혀 없는 단일 바이너리 아키텍처를 특징으로 하여, 배포를 빠르고 예측 가능하게 만듭니다. 직관적인 Python API를 통해 Infinity를 간단한 Python 모듈로 환경에 직접 임베드할 수 있어, 프로토타입부터 프로덕션까지 원활하고 개발자 친화적인 경험을 보장합니다.
사용 사례
Infinity의 특화된 아키텍처는 고성능의 신뢰할 수 있는 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 이상적인 기반이 됩니다.
대규모 질의응답 시스템: 고객 서비스 봇이나 내부 지식 기반을 구축할 때, 방대한 데이터셋에서 1초 미만의 검색이 필요합니다. Infinity의 저지연 전체 텍스트 및 벡터 검색은 RAG 파이프라인이 가장 관련성 높고 정확한 사실을 신속하게 가져오도록 보장하여, 더 높은 품질의 검증 가능한 LLM 응답으로 이어집니다.
고급 코파일럿 구축: 엔지니어링 또는 특정 도메인 코파일럿의 경우, 혼합 데이터 유형과 복잡한 쿼리를 처리하는 능력이 필수적입니다. Infinity를 통해 코파일럿은 코드 임베딩 (dense vectors), 문서 키워드 (full-text), 구조화된 프로젝트 메타데이터를 동시에 검색할 수 있어, 생성된 제안의 문맥적 관련성과 실행 가능성을 크게 향상시킵니다.
실시간 추천 시스템: 하이브리드 검색 기능을 활용하여, 사용자 행동 (vectors)과 카탈로그 메타데이터 (full-text/structured data) 및 미디어의 텐서 표현을 함께 고려하는 정교한 추천 시스템을 구축할 수 있습니다. 이는 사용자 상호작용에 즉시 적응하는, 더욱 개인화되고 빠른 추천을 가능하게 합니다.
Infinity를 선택해야 하는 이유
Infinity는 기존의 벡터 데이터베이스 및 범용 시스템과 차별화됩니다. 이는 근본적으로 AI-native 데이터베이스로 설계되어 RAG의 특정 요구 사항에 최적화되었기 때문입니다.
주로 유사성 검색을 처리하는 기본적인 벡터 저장소와 달리, Infinity는 프로덕션 등급 LLM 개발에 필수적인 특화된 기능적 가치를 제공합니다.
RAG 우선 아키텍처: Infinity는 지연 시간 병목 현상과 복잡한 다중 모달 데이터 검색의 필요성을 포함하여 RAG의 고유한 과제를 해결하기 위해 특별히 설계되었습니다.
기본 벡터 검색 그 이상: 우수한 전체 텍스트 검색, 멀티 벡터 검색 (여러 임베딩으로 표현된 정보를 검색), 그리고 데이터베이스 내에서 직접 제공되는 정교한 데이터 분석과 같은 고급 기능을 활용할 수 있습니다.
프로덕션 신뢰성: 초저지연 벤치마크 (예: 0.1ms 벡터 쿼리 시간)와 단일 바이너리, 종속성 없는 아키텍처의 조합은 애플리케이션이 대규모 환경에서도 빠르고, 안정적이며, 유지보수하기 쉽도록 보장합니다.
정보 이득: 정교한 하이브리드 검색과 리랭커 (RRF, ColBERT)를 지원함으로써, Infinity는 LLM을 위해 검색된 컨텍스트가 최대한 관련성이 높도록 보장하여, 최종 생성된 출력의 정확도를 향상시키고 환각 현상을 줄입니다.
결론
정확하고 고성능의 RAG 애플리케이션 구축에 중점을 두는 AI 개발자들을 위해, Infinity는 성공에 필요한 속도, 유연성 및 특화된 도구를 제공합니다. 모든 필수 데이터 모달리티에 걸쳐 초고속 하이브리드 검색을 제공함으로써, Infinity는 개발 주기를 단축하고 LLM 애플리케이션이 프로덕션 준비를 갖추도록 보장합니다.
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Launched
2023-08
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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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