Infinity:LLMアプリケーション向けのAIネイティブデータベース

Infinity

3.5 | 163 | 0
しゅるい:
オープンソースプロジェクト
最終更新:
2025/09/30
説明:
Infinityは、LLMアプリケーション向けに設計されたAIネイティブデータベースであり、密な埋め込み、疎な埋め込み、テンソル、および全文にわたる信じられないほど高速なハイブリッド検索を提供します。数百万規模のデータセットで0.1msのクエリレイテンシを実現します。
共有:
LLMデータベース
ベクトルデータベース
ハイブリッド検索
AIデータベース

Infinity の概要

Infinityとは?

Infinityは、大規模言語モデル(LLM)アプリケーション向けに設計されたAIネイティブなデータベースです。高密度埋め込み、疎な埋め込み、テンソル、および全文データ全体で、信じられないほど高速なハイブリッド検索機能を提供します。これにより、開発者は効率的なデータ検索と分析を必要とする高性能AIアプリケーションを構築できます。

Infinityの仕組み

Infinityは、最適な結果を得るためにさまざまなデータ型を組み合わせたハイブリッド検索を実行できる点が際立っています。主な機能は次のとおりです。

  • 信じられないほど高速: 数百万規模のベクトルデータセットで0.1ミリ秒のクエリレイテンシを実現し、数百万規模のベクトルデータセットで最大15K QPS(1秒あたりのクエリ数)をサポートします。
  • 強力な検索: 密な埋め込み、疎な埋め込み、テンソル、および全文検索を組み合わせたハイブリッド検索を、フィルタリングオプションとともにサポートします。
  • 豊富なデータ型: 文字列、数値、ベクトルなど、幅広いデータ型を処理します。
  • 使いやすさ: 直感的なPython APIと、依存関係のないシングルバイナリアーキテクチャを提供し、デプロイメントを簡素化します。

Infinityを選ぶ理由

  • パフォーマンス: 信じられないほど高速なクエリパフォーマンスでLLMアプリケーションを最適化します。
  • 柔軟性: ハイブリッド検索機能を活用して、さまざまなデータ型を効果的に組み合わせます。
  • 使いやすさ: 直感的なAPIとシングルバイナリアーキテクチャにより、デプロイメントと開発を簡素化します。

主な機能

  • ハイブリッド検索: 密な埋め込み、疎な埋め込み、テンソル、および全文検索の組み合わせをサポートします。
  • リランキング: RRF(Reciprocal Rank Fusion)、重み付き和、ColBERTなどのリランカーをサポートします。
  • データ型: 文字列、数値、ベクトルなどをサポートします。

Infinityの使い方

Infinityは直感的なPython APIを提供し、プロジェクトへの統合を容易にします。そのシングルバイナリアーキテクチャは、デプロイメントを簡素化します。ドキュメントと例については、Infinity GitHub repositoryにアクセスして開始できます。

Infinityは誰のため?

Infinityは、効率的なデータ検索と分析を必要とするAIアプリケーションを構築する開発者や組織、特にLLMやベクトル埋め込みを使用する開発者や組織に最適です。以下に適しています。

  • LLMアプリケーション開発者: 高速なハイブリッド検索機能を備えた高性能アプリケーションを構築します。
  • AI研究者: さまざまなデータ型と検索戦略を試します。
  • データサイエンティスト: AIモデルのデータを効率的に分析および取得します。

最高のパフォーマンスと高度な機能を提供することで、Infinityは、将来のAIアプリケーションの課題に効果的に対処できるようにします。TwitterGitHub、およびDiscordのコミュニティに参加してください。

"Infinity" のベストな代替ツール

Agent Cloud
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Agent Cloudは、プライベートLLMチャットアプリを構築および展開するためのオープンソースプラットフォームであり、チームがベクトルデータベースのデータ同期を通じて安全にデータにアクセスして対話できるようにします。

LLMチャットアプリ
データ同期
Singlebase
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Singlebase は、AI ネイティブの Firebase の代替であり、AI アプリケーションに統合バックエンドを提供します。 ベクトル DB、NoSQL DB、認証、ストレージ、統合 AI サービスを 1 つのプラットフォームで提供します。

AIバックエンド
Langflow
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Langflow は、AI エージェントと RAG アプリケーションを作成およびデプロイするためのローコード AI ビルダーです。主要な LLM とベクトルデータベースをサポートし、視覚的なフローと再利用可能なコンポーネントにより、迅速な AI ワークフロー開発を可能にします。

ローコード AI
Cheshire Cat AI
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Cheshire Cat AI は、AI エージェントの構築を簡素化するオープンソースフレームワークです。LLM、外部 API、およびプラグインをサポートし、これらはすべて、簡単なデプロイメントとカスタマイズのために Docker 化された環境内にあります。

AI エージェント
LLM
Sagify
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Sagify は、オープンソースの Python ツールで、AWS SageMaker 上の機械学習パイプラインを簡素化し、独自およびオープンソースの大規模言語モデルをシームレスに統合する統一 LLM ゲートウェイを提供します。

ML展開
LLMゲートウェイ
Infrabase.ai
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Infrabase.aiは、AIインフラストラクチャツールとサービスを発見するためのディレクトリです。ベクトルデータベース、プロンプトエンジニアリングツール、推論APIなどを見つけて、ワールドクラスのAI製品を構築してください。

AIインフラストラクチャツール
AnythingLLM
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AnythingLLMは、ドキュメントとチャットしたり、生産性を向上させたり、最先端のLLMをローカルおよびプライベートで実行したりできるオールインワンAIアプリケーションです。セットアップなしでAIエージェントとカスタムモデルを活用できます。

ドキュメント分析
AIエージェント
xMem
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xMemはハイブリッドメモリでLLMアプリを強化し、長期的な知識とリアルタイムのコンテキストを組み合わせて、よりスマートなAIを実現します。

LLM
メモリ管理
RAG
Superlinked
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Superlinked:高性能な検索および推奨アプリケーションを構築するAIエンジニア向けのPythonフレームワークおよびクラウドインフラストラクチャ。

ベクトル埋め込み
セマンティック検索
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Agents-Flexは、LangChainのようなJavaで開発されたシンプルで軽量なLLMアプリケーション開発フレームワークです。

LLM
Java
フレームワーク
GenWorlds
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GenWorldsは、マルチエージェントシステムを構築するためのイベントベースの通信フレームワークであり、AI愛好家の活気あるコミュニティでもあります。

マルチエージェントシステム
Batteries Included
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Batteries Includedは、LLM、ベクターデータベース、Jupyter Notebookのデプロイを簡素化するセルフホストAIプラットフォームです。インフラストラクチャ上でワールドクラスのAIアプリケーションを構築します。

MLOps
セルフホスティング
LLM
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MyScale:ベクトル検索とSQL分析を融合したAIデータベース。ベクトルデータセットから迅速かつ効率的にインサイトを引き出します。

ベクトルデータベース
SQL
RAG
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LangSearchは、LLMアプリケーションをクリーンで正確なコンテキストに接続するためのWeb検索APIとセマンティックランキングAPIを提供します。

Web検索API