Offering incredibly fast hybrid search of dense embedding, sparse embedding, tensor and full-text <head />
Infinity 是一款前沿的 AI 原生数据库，专为解决现代大语言模型（ LLM ）应用所面临的性能和复杂性挑战而设计。Infinity 专为 AI 开发者打造，通过提供覆盖丰富数据类型的全面混合搜索能力，为检索增强生成（ RAG ）提供极速、强大的支持，确保您的 LLM 应用在生产规模下提供准确、相关且可验证的结果。
主要特性
Infinity 兼顾速度与多功能性，助您超越基础向量存储，构建真正精密的 RAG 流水线。
⚡️ 超低延迟性能
为速度而生的 Infinity 实现了显著加速 AI 应用的性能基准。在百万级向量数据集上，您可期待 0.1 毫秒的查询延迟，并支持每秒 15,000+ 次查询（ QPS ）。对于全文检索需求，该数据库在 3300 万份文档中仍能保持卓越的 1 毫秒延迟，并处理 12,000+ QPS，确保即使在高负载下也能实时响应。
🔍 全面混合搜索与检索
超越简单的向量相似性搜索。Infinity 支持对密集嵌入、稀疏嵌入、张量和全文数据进行真正的混合搜索，并结合强大的过滤功能。这种多功能性对于最大化相关性至关重要，尤其是在处理复杂查询时。此外，Infinity 内置了 RRF、加权和及 ColBERT 等重排序器，以优化结果并提升传递给 LLM 的信息质量。
🧩 原生支持丰富数据类型
Infinity 专为处理 RAG 应用中常见的复杂多样的混合数据环境而构建。它原生支持多种数据类型，包括字符串、数值、结构化数据以及各种向量格式（ 密集、稀疏、张量 ）。这种丰富的数据支持实现了高级检索技术，例如多向量检索和混合数据类型查询，从而优化了可供基础模型使用的上下文数据。
🚀 简化部署与直观 API
Infinity 专为现代 AI 开发工作流而设计，采用单二进制架构，零外部依赖，使部署过程快速且可预测。直观的 Python API 允许您将 Infinity 直接嵌入到您的环境中，作为一个简单的 Python 模块，确保从原型到生产的无缝且开发者友好的体验。
应用场景
Infinity 的专门架构使其成为构建高性能、可靠 LLM 应用的理想基础：
- 高并发问答系统： 构建客服机器人或内部知识库时，您需要从海量数据集中实现亚秒级检索。Infinity 的低延迟全文和向量搜索确保 RAG 流水线能够快速获取最相关、最精确的事实，从而产生更高质量、可验证的 LLM 响应。
- 构建高级副驾驶（ Copilots ）： 对于工程或特定领域的副驾驶（ copilot ）应用，处理混合数据类型和复杂查询的能力至关重要。Infinity 允许 copilot 同时搜索代码嵌入（ 密集向量 ）、文档关键词（ 全文 ）和结构化项目元数据，显著提升生成建议的上下文相关性和可操作性。
- 实时推荐系统： 借助其混合搜索能力，您可以构建复杂的推荐系统，能够同时权衡用户行为（向量）、目录元数据（ 全文/结构化数据 ）以及媒体的张量表示。这会带来更个性化、更快速的推荐，并能够即时适应用户交互。
为何选择 Infinity？
Infinity 与传统向量数据库和通用系统截然不同，因为它从根本上被设计为一款 AI 原生数据库——专为 RAG 的特定需求进行优化。
不同于主要处理相似性搜索的基础向量存储，Infinity 提供了对于生产级 LLM 开发至关重要的专业功能价值：
- RAG 优先架构： Infinity 专为解决 RAG 的内在挑战而设计，包括延迟瓶颈以及对复杂多模态数据检索的需求。
- 超越基础向量搜索： 您将获得诸如卓越全文搜索、多向量检索（ 即检索由多个嵌入表示的信息 ）以及直接在数据库内进行精细化数据分析等高级能力。
- 生产可靠性： 超低延迟基准（ 例如 0.1 毫秒向量查询时间 ）与单二进制、无依赖架构相结合，确保您的应用在大规模部署下依然快速、可靠且易于维护。
- 信息增益： 通过支持复杂的混合搜索和重排序器（ RRF、ColBERT ），Infinity 确保为 LLM 检索到的上下文具有最大相关性，从而提高最终生成输出的准确性，并减少幻觉。
对于专注于构建准确、高性能 RAG 应用的 AI 开发者而言，Infinity 提供了成功所需的速度、灵活性和专业工具。通过提供跨所有必要数据模态的超高速混合搜索，Infinity 加速了开发周期，并确保 LLM 应用做好生产准备。
数据统计
数据评估
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