What is Infinity?
Infinity 是一款領先業界的 AI 原生資料庫，專為解決現代大型語言模型（LLM）應用程式所面臨的效能與複雜性挑戰而設計。Infinity 專為 AI 開發者打造，透過提供跨越豐富資料類型的全面混合搜尋功能，為檢索增強生成（RAG）提供極其快速且強大的支援，確保您的 LLM 應用程式能在實際生產環境中，提供準確、相關且可驗證的結果。
主要特色
Infinity 著重於提供速度與多功能性，讓您超越基本的向量儲存，打造真正精密的 RAG 管線。
⚡️ 超低延遲效能
專為高速設計的 Infinity，能達到顯著加速 AI 應用的效能基準。您可以期待在百萬級向量資料集上實現 0.1 毫秒的查詢延遲 ，並支援每秒 15,000+ 次查詢 (QPS) 。對於全文檢索需求，資料庫能維持卓越的 1 毫秒延遲 ，並在 3,300 萬份文件中處理每秒 12,000+ 次查詢 (QPS) ，確保即使在高負載下也能即時響應。
🔍 全面混合搜尋與檢索
不再僅限於簡單的向量相似性搜尋。Infinity 支援真正的混合搜尋，橫跨密集嵌入、稀疏嵌入、張量以及全文資料，並結合強大的過濾功能。這種多功能性對於最大化相關性至關重要，尤其是在處理複雜查詢時。此外，Infinity 內建 RRF、weighted sum 和 ColBERT 等重排序器，以優化結果並提升傳遞給 LLM 資訊的品質。
🧩 原生支援多樣化資料類型
Infinity 專為處理 RAG 應用中常見的複雜混合資料環境而建構。它原生支援多種資料類型，包括字串、數值、結構化資料以及各種向量格式（密集、稀疏、張量）。這種豐富的資料支援可實現先進的檢索技術，例如多向量檢索和混合資料類型查詢，進而優化基礎模型可用的上下文資料。
🚀 簡化部署與直觀易用的 API
專為現代 AI 開發工作流程設計，Infinity 採用 單一二進位架構，零外部依賴，使部署過程快速且可預期。直觀易用的 Python API 讓您能將 Infinity 作為一個簡單的 Python 模組直接嵌入您的環境，確保從原型開發到實際生產皆擁有流暢且友善開發者的體驗。
使用情境
Infinity 獨特的架構使其成為建構高效能、可靠 LLM 應用程式的理想基礎：
高流量問答系統： 在建構客戶服務機器人或內部知識庫時，您需要從海量資料集中在亞秒級時間內完成檢索。Infinity 的低延遲全文檢索和向量搜尋可確保 RAG 管線快速抓取最相關且精確的事實，從而產生更高品質、可驗證的 LLM 回應。
建構進階協作型 AI（Copilot）： 對於工程或特定領域的協作型 AI，處理混合資料類型和複雜查詢的能力至關重要。Infinity 讓協作型 AI 能同時搜尋程式碼嵌入（密集向量）、文件關鍵字（全文）和結構化專案中繼資料，大幅提升生成建議的上下文相關性與可操作性。
即時推薦系統： 透過利用混合搜尋功能，您可以建構精密的推薦器，同時考量使用者行為（向量）、目錄中繼資料（全文/結構化資料）以及媒體的張量表示。這能產生更個人化、更快速的推薦，並即時適應使用者互動。
為何選擇 Infinity？
Infinity 有別於傳統向量資料庫和通用系統，因為它從根本上被設計為一個 AI 原生資料庫 — 專為 RAG 的特定需求進行最佳化。
不同於主要處理相似性搜尋的基本向量儲存，Infinity 提供對生產級 LLM 開發至關重要的專業功能價值：
RAG 優先架構： Infinity 專為解決 RAG 的固有挑戰而設計，包括延遲瓶頸以及複雜多模態資料檢索的需求。
超越基本向量搜尋： 您將獲得進階功能，例如卓越的全文檢索、多向量檢索（檢索由多個嵌入表示的資訊），以及直接在資料庫內進行的精緻資料分析。
生產級可靠性： 超低延遲基準（例如，0.1 毫秒的向量查詢時間）與單一二進位、無依賴架構的結合，確保您的應用程式在大規模運作下快速、可靠且易於維護。
資訊增益： 透過支援精密的混合搜尋和重排序器（RRF、ColBERT），Infinity 確保為 LLM 檢索的上下文具備最大相關性，進而提高最終生成輸出的準確性並減少幻覺。
結論
對於專注於建構準確、高效能 RAG 應用程式的 AI 開發者而言，Infinity 提供成功所需的速度、彈性和專業工具。透過提供跨所有必要資料模態的超高速混合搜尋，Infinity 加速您的開發週期，並確保您的 LLM 應用程式已為生產環境做好準備。
More information on Infinity
Launched
2023-08
Pricing Model
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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.
