Descripción
Infino es un motor de recuperación de código abierto que proporciona capacidades de búsqueda de texto completo, vector y SQL de forma nativa sobre archivos Apache Parquet almacenados en almacenamiento de objetos. Esta arquitectura permite una infraestructura de búsqueda y análisis escalable a un costo significativamente menor, a menudo citado como 10 veces más barato que las soluciones tradicionales.
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El núcleo de la funcionalidad de Infino radica en su capacidad para incrustar diversas funciones de búsqueda directamente en las consultas SQL. Esto significa que los agentes de IA pueden formular preguntas complejas que normalmente requerirían múltiples pasos a través de diferentes bases de datos (por ejemplo, búsqueda por palabras clave, búsqueda semántica, búsqueda gráfica y agregaciones SQL) en una sola declaración SQL unificada. Infino maneja la complejidad subyacente, ejecutando estos modos de búsqueda combinados para ofrecer resultados de recuperación altamente precisos.
El motor admite múltiples tipos de búsqueda, incluyendo BM25 para búsqueda de texto completo, HNSW y OPANN + Sq16 para indexación vectorial, y búsqueda híbrida que combina estos métodos. También integra capacidades de búsqueda gráfica, permitiendo la identificación de registros vinculados basados en claves compartidas. Este enfoque multimodal mejora la precisión y eficiencia de la recuperación.
Infino está diseñado para el rendimiento y la eficiencia de costos, utilizando menos memoria y recursos de computación al mantener los datos en almacenamiento de objetos económicos mientras mantiene altas velocidades de consulta. Ofrece opciones de implementación flexibles: los usuarios pueden ejecutar el motor central de código abierto ellos mismos en su almacenamiento de objetos (S3, GCS, Azure Blob o disco local), o optar por Infino Cloud, un servicio sin servidor gestionado y multi-inquilino. Una opción Enterprise proporciona implementaciones de un solo inquilino con características adicionales como consultas multinodo y claves gestionadas por el cliente.
Para los datos Parquet existentes, Infino puede construir índices de recuperación a través de un proceso llamado hidratación, permitiendo que herramientas actuales como DuckDB, pandas y Spark continúen leyendo los datos en columnas mientras Infino proporciona acceso indexado. Esto lo convierte en una solución complementaria para plataformas de datos existentes, capaz de reemplazar rutas de recuperación dedicadas como Elasticsearch o bases de datos vectoriales para cargas de trabajo específicas, mientras se integra sin problemas con almacenes de datos y lakehouses.
- CategoríaBases de datos vectoriales y recuperación
- Modelo de preciosFreemium
- ImplementaciónNube, Local, Autoalojado
- PlataformasWeb
Características principales de Infino
Motor de recuperación de código abierto
Búsqueda de texto completo (BM25)
Búsqueda vectorial (HNSW, OPANN + Sq16)
Búsqueda híbrida que combina múltiples modos
Soporte para consultas SQL (Apache DataFusion)
Operación nativa en archivos Apache Parquet
Compatibilidad con almacenamiento de objetos (S3, GCS, Azure Blob)
Capacidades de búsqueda gráfica
Incrusta funciones en SQL para consultas complejas
Arquitectura rentable y escalable
Rendimiento de consulta de baja latencia
Opciones de implementación en las instalaciones y en la nube alojada
Cumplimiento de SOC 2 Tipo II (Infino Cloud)
Cifrado TLS en tránsito y AES-256 en reposo
Hidratación de datos para archivos Parquet existentes
¿Cómo usar Infino?
Instalar Infino: Usa `pip install infino` o `npm install @infino-ai/infino` para configurar el motor central de código abierto.
Almacenar datos: Mantén tus datos en formato Apache Parquet dentro de tu propio bucket de almacenamiento de objetos (S3, GCS, Azure Blob) o disco local.
Ingestar datos: Agrega nuevos JSON, columnas Arrow o vectores a través de Infino, o hidrata archivos Parquet existentes para construir índices de recuperación.
Formular consultas: Expresa preguntas complejas utilizando una sola declaración SQL, aprovechando las funciones incrustadas de Infino para búsqueda por palabras clave, semántica y gráfica.
Ejecutar búsquedas: Ejecuta consultas para realizar búsquedas de texto completo, vectoriales o híbridas, recuperando resultados clasificados directamente de tus datos Parquet.
Analizar resultados: Utiliza los datos devueltos para aplicaciones agénticas o integra con otros lectores de Parquet como DuckDB, Spark o pandas para un análisis adicional.
Casos de uso de Infino
- Respuesta a Preguntas Agénticas
- Recuperación de Datos Rentable
- Búsqueda y Análisis Unificados
- Análisis de Registros y Respuesta a Incidentes
- Integración de Lakehouse de Datos
- Búsqueda Semántica en Datos No Estructurados
- Exploración de Datos en Tiempo Real
