Infinity

(Be the first to comment)
Infinity — это передовая нативная для ИИ база данных, которая предлагает широкий спектр поисковых возможностей для разнообразных типов данных, таких как плотные векторы, разреженные векторы, тензоры, полнотекстовые и структурированные данные. Она обеспечивает мощную поддержку для различных LLM-приложений, включая поиск, рекомендательные системы, ответы на вопросы, диалоговый ИИ, Copilot, генерацию контента и многие другие RAG-приложения (Retrieval-augmented Generation).0
Посмотреть веб-сайт

What is Infinity?

Infinity — это передовая, изначально разработанная для ИИ база данных, специально созданная для решения проблем производительности и сложности, с которыми сталкиваются современные приложения на базе больших языковых моделей (LLM). Разработанная для специалистов по ИИ, Infinity обеспечивает невероятно быструю и надёжную поддержку генерации с дополненной выборкой (RAG) благодаря комплексным возможностям гибридного поиска по разнообразным типам данных. Это гарантирует, что ваши LLM-приложения будут выдавать точные, релевантные и проверяемые результаты в промышленных масштабах.

Ключевые особенности

Infinity сосредоточена на обеспечении скорости и универсальности, позволяя вам выйти за рамки простого векторного хранения и создавать по-настоящему сложные RAG-конвейеры.

⚡️ Производительность со сверхнизкой задержкой

Разработанная для скорости, Infinity достигает таких показателей производительности, которые значительно ускоряют ваши ИИ-приложения. Вы можете рассчитывать на задержку запроса в 0,1 миллисекунды и поддержку более 15 000 запросов в секунду (QPS) на векторных наборах данных миллионного масштаба. Для задач полнотекстового поиска база данных демонстрирует выдающуюся задержку в 1 миллисекунду и обрабатывает более 12 000 QPS по 33 миллионам документов, обеспечивая отклик в реальном времени даже при высокой нагрузке.

🔍 Комплексный гибридный поиск и извлечение

Выйдите за рамки простого поиска по векторному сходству. Infinity поддерживает настоящий гибридный поиск по плотным и разреженным эмбеддингам, тензорам и полнотекстовым данным, всё это в сочетании с надёжными возможностями фильтрации. Такая универсальность критически важна для максимизации релевантности, особенно при работе со сложными запросами. Более того, Infinity включает встроенные механизмы переранжирования, такие как RRF, взвешенная сумма и ColBERT, для уточнения результатов и повышения качества информации, передаваемой вашей LLM.

🧩 Встроенная поддержка разнообразных типов данных

Infinity разработана для работы со сложными, смешанными средами данных, распространёнными в RAG-приложениях. Она нативно поддерживает широкий спектр типов данных, включая строки, числовые значения, структурированные данные и различные векторные форматы (плотные, разреженные, тензорные). Такая обширная поддержка данных обеспечивает передовые методы извлечения, такие как многовекторное извлечение и запросы по смешанным типам данных, оптимизируя контекстные данные, доступные вашим базовым моделям.

🚀 Упрощённое развёртывание и интуитивно понятный API

Разработанная для современного рабочего процесса разработки ИИ, Infinity обладает однобинарной архитектурой без внешних зависимостей, что делает развёртывание быстрым и предсказуемым. Интуитивно понятный Python API позволяет встроить Infinity непосредственно в вашу среду как простой модуль Python, обеспечивая бесшовный и удобный для разработчика опыт от прототипа до промышленной эксплуатации.

Варианты использования

Специализированная архитектура Infinity делает её идеальной основой для создания высокопроизводительных и надёжных LLM-приложений:

  1. Высоконагруженные системы вопросов и ответов: При создании ботов для обслуживания клиентов или внутренних баз знаний требуется извлечение данных из массивных наборов данных менее чем за секунду. Полнотекстовый и векторный поиск Infinity с низкой задержкой гарантирует, что RAG-конвейер быстро извлекает наиболее релевантные и точные факты, что приводит к более качественным, проверяемым ответам LLM.

  2. Создание продвинутых "Копилотов": Для инженерных или предметно-ориентированных "копилотов" критически важна способность обрабатывать смешанные типы данных и сложные запросы. Infinity позволяет "копилоту" одновременно искать эмбеддинги кода (плотные векторы), ключевые слова документации (полнотекстовые) и структурированные метаданные проекта, что значительно повышает контекстную релевантность и практическую применимость генерируемых предложений.

  3. Системы рекомендаций в реальном времени: Используя возможности гибридного поиска, вы можете создавать сложные рекомендательные системы, которые учитывают поведение пользователя (векторы) наряду с метаданными каталога (полнотекстовые/структурированные данные) и тензорными представлениями медиа. Это приводит к более персонализированным и быстрым рекомендациям, которые мгновенно адаптируются к взаимодействию с пользователем.

Почему стоит выбрать Infinity?

Infinity отличается от традиционных векторных баз данных и систем общего назначения, поскольку она изначально разработана как нативная для ИИ база данных — оптимизированная под специфические требования RAG.

В отличие от простых векторных хранилищ, которые в основном занимаются поиском сходства, Infinity предлагает специализированную функциональность, критически важную для разработки LLM-приложений промышленного уровня:

  • Архитектура, ориентированная на RAG: Infinity была специально разработана для решения присущих RAG проблем, включая узкие места, связанные с задержками, и потребность в сложном, мультимодальном извлечении данных.

  • Больше, чем просто базовый векторный поиск: Вы получаете расширенные возможности, такие как превосходный полнотекстовый поиск, многовекторное извлечение (получение информации, представленной множеством эмбеддингов( и усовершенствованная аналитика данных непосредственно внутри базы данных.

  • Надёжность в промышленной эксплуатации: Сочетание показателей сверхнизкой задержки (например, 0,1 мс для векторного запроса) и однобинарной архитектуры без зависимостей гарантирует, что ваше приложение будет быстрым, надёжным и простым в обслуживании в огромных масштабах.

  • Повышение информативности: Поддерживая сложный гибридный поиск и механизмы переранжирования (RRF, ColBERT), Infinity гарантирует, что извлекаемый для LLM контекст будет максимально релевантным, тем самым повышая точность и уменьшая "галлюцинации" в конечном генерируемом результате.

Заключение

Для разработчиков ИИ, сосредоточенных на создании точных, высокопроизводительных RAG-приложений, Infinity предоставляет скорость, гибкость и специализированные инструменты, необходимые для успеха. Обеспечивая сверхбыстрый гибридный поиск по всем необходимым модальностям данных, Infinity ускоряет ваш цикл разработки и гарантирует готовность ваших LLM-приложений к промышленной эксплуатации.


More information on Infinity

Launched
2023-08
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
3094154
Follow
Month Visit
6.1K
Tech used

Top 5 Countries

55.61%
16.66%
7.96%
7.89%
6.21%
Vietnam United States India Thailand France

Traffic Sources

5.3%
0.85%
0.08%
55.59%
15.45%
22.58%
social paidReferrals mail referrals search direct
Source: Similarweb (Oct 24, 2025)
Infinity was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-10-24.
Aitoolnet Featured banner

Infinity Альтернативи

Больше Альтернативи
  1. Быстрый, точный, готовый к применению ИИ Превращайте неструктурированные данные в идеально оптимизированные индексы векторного поиска, специально разработанные для дополненного извлечения данных

  2. Передовая ИИ-система поиска и извлечения данных, готовая к промышленному внедрению. Агентная генерация с дополнениями на основе поиска (RAG) с RESTful API.

  3. Откройте для себя мощь LanceDB, серверной векторной базы данных, которая предлагает гибкий поиск и бесшовное масштабирование. Забудьте о затратах на управление и высоких расходах.

  4. Embedchain: Открытый RAG-фреймворк, упрощающий создание и развертывание персонализированных LLM-приложений. Переходите от прототипа к продакшену с легкостью и полным контролем.

  5. OceanBase seekdb is an open-source, AI-native search database that unifies relational, vector, text, JSON and GIS in a single engine, enabling hybrid search and in-database AI workflows.