説明
Infinoは、オブジェクトストレージに保存されたApache Parquetファイルに対してネイティブにフルテキスト、ベクター、SQL検索機能を提供するオープンソースのリトリーバルエンジンです。このアーキテクチャにより、従来のソリューションよりも10倍安価でスケーラブルな検索および分析インフラストラクチャを実現します。
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Infinoの機能の核心は、さまざまな検索機能をSQLクエリに直接埋め込む能力にあります。これにより、AIエージェントは通常は異なるデータベース間で複数のステップを必要とする複雑な質問(例:キーワード検索、セマンティック検索、グラフ検索、SQL集計)を単一の統一されたSQL文にまとめることができます。Infinoは基盤となる複雑さを処理し、これらの組み合わせた検索モードを実行して高精度のリトリーバル結果を提供します。
このエンジンは、フルテキスト検索のためのBM25、ベクターインデックスのためのHNSWおよびOPANN + Sq16、これらの手法を組み合わせたハイブリッド検索など、複数の検索タイプをサポートしています。また、共有キーに基づいてリンクされたレコードを特定するためのグラフ検索機能も統合されています。このマルチモーダルアプローチは、リトリーバルの精度と効率を向上させます。
Infinoはパフォーマンスとコスト効率を重視しており、データを安価なオブジェクトストレージに保持することで、メモリと計算リソースを節約しながら高いクエリ速度を維持します。柔軟なデプロイメントオプションを提供しており、ユーザーはオープンソースのコアエンジンを自分のオブジェクトストレージ(S3、GCS、Azure Blob、またはローカルディスク)上で実行することも、管理されたマルチテナントサーバーレスサービスであるInfino Cloudを選択することもできます。エンタープライズオプションでは、マルチノードクエリや顧客管理キーなどの追加機能を備えたシングルテナントデプロイメントが提供されます。
既存のParquetデータに対して、Infinoはハイドレーションと呼ばれるプロセスを通じてリトリーバルインデックスを構築でき、DuckDB、pandas、Sparkなどの現在のツールが列データを引き続き読み取ることができる一方で、Infinoはインデックスアクセスを提供します。これにより、既存のデータプラットフォームに対する補完的なソリューションとなり、特定のワークロードに対してElasticsearchやベクターデータベースの専用リトリーバルパスを置き換えることができ、データウェアハウスやレイクハウスとシームレスに統合されます。
- カテゴリーベクトルデータベースと検索
- 料金モデルフリーミアム
- デプロイクラウド、オンプレミス、セルフホスティング
- プラットフォームWeb
Infinoの主要機能
オープンソースのリトリーバルエンジン
フルテキスト検索(BM25)
ベクター検索(HNSW、OPANN + Sq16)
複数のモードを組み合わせたハイブリッド検索
SQLクエリサポート(Apache DataFusion)
Apache Parquetファイル上でのネイティブ操作
オブジェクトストレージ互換性(S3、GCS、Azure Blob)
グラフ検索機能
複雑なクエリのためにSQLに関数を埋め込む
コスト効率が高くスケーラブルなアーキテクチャ
低遅延のクエリパフォーマンス
オンプレミスおよびホスティングされたクラウドデプロイメントオプション
SOC 2 Type II準拠(Infino Cloud)
転送中のTLSおよび静止時のAES-256暗号化
既存のParquetファイルのデータハイドレーション
Infinoの使い方は?
Infinoをインストールする:`pip install infino`または`npm install @infino-ai/infino`を使用してオープンソースのコアエンジンをセットアップします。
データを保存する:データをApache Parquet形式で自分のオブジェクトストレージバケット(S3、GCS、Azure Blob)またはローカルディスク内に保持します。
データを取り込む:Infinoを通じて新しいJSON、Arrow、列、またはベクターを追加するか、既存のParquetファイルをハイドレートしてリトリーバルインデックスを構築します。
クエリを作成する:Infinoの埋め込まれた関数を利用して、キーワード、セマンティック、グラフ検索を使用した単一のSQL文で複雑な質問を表現します。
検索を実行する:クエリを実行してフルテキスト、ベクター、またはハイブリッド検索を行い、Parquetデータから直接ランク付けされた結果を取得します。
結果を分析する:返されたデータをエージェントアプリケーションに利用するか、DuckDB、Spark、pandasなどの他のParquetリーダーと統合してさらなる分析を行います。
Infinoの使用例
- エージェント的質問応答
- コスト効率の良いデータリトリーバル
- 統一された検索と分析
- ログ分析とインシデント対応
- データレイクハウス統合
- 非構造化データに対するセマンティック検索
- リアルタイムデータ探索





