// rag · infiniflow/infinity

infinity

infinity est un projet de RAG et connaissances open source, créé par infiniflow (infiniflow/infinity sur GitHub). Il compte 4 734 étoiles sur GitHub et 455 forks, il est publié sous la licence Apache-2.0 et a été mis à jour pour la dernière fois sur GitHub le 23 septembre 2026.

AI-native database for hybrid search across dense, sparse, and tensor vectors plus full text

★ 4,7 k étoiles⑂ 455 forksApache-2.0mis à jour sept. 2026
▦ visuel — le README de ce projet ne contient aucune capture intégrable,
voici donc un emplacement réservé. Le guide ci-dessous est complet malgré tout.
// détails du projet

Détails du projet

Étoiles GitHub
4 734
Forks
455
Licence
Apache-2.0
Dernière mise à jour sur GitHub
23 septembre 2026
Type de fiche
Guide d'installation complet
Site officiel
Official site
// fonctionnement

Comment ça marche

  1. Plan your deployment

    Run the server in Docker (recommended) or from a binary; an x86_64 CPU with AVX2 and Python 3.11+ for the client are expected.

  2. Start the server

    Pull and run the Infinity Docker image with a persistent data volume.

  3. Install the client SDK

    Install the Python SDK matching the server.

  4. Run your first hybrid search

    Create a table with text and vector columns, insert rows, and query with dense matching plus filters.

// fonctionnalités

Pourquoi on l'adore

Hybrid search in one engine

Combine dense embedding, sparse embedding, tensor, and full-text search with filtering in a single query.

Multiple rerankers

RRF, weighted sum, and ColBERT reranking are supported out of the box.

Rich data types

Strings, numerics, vectors, tensors, and structured data in one database.

Single-binary deployment

No external dependencies; deploy via Docker or binary, or embed it in Python as a module.

Python and HTTP APIs

An intuitive Python API/SDK and an HTTP API for other clients.

Built for RAG workloads

Designed for LLM applications including search, recommenders, Q&A, conversational AI, and copilots.

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// lancez-le

Lancez-le vous-même

  1. Clone the repository

    Clone if you plan to build from source or browse the examples; Docker users can skip ahead.

    git clone https://github.com/infiniflow/infinity.git
    cd infinity
  2. Run the server with Docker

    Start Infinity with host networking and a persistent data directory, as documented.

    sudo mkdir -p /var/infinity && sudo chown -R $USER /var/infinity
    docker pull infiniflow/infinity:nightly
    docker run -d --name infinity -v /var/infinity/:/var/infinity --ulimit nofile=500000:500000 --network=host infiniflow/infinity:nightly
  3. Install the client and search

    Install the Python SDK, then connect on port 23817 and run a dense-vector match.

    pip install infinity-sdk==0.7.3
// cas d'usage

Ce que vous pouvez créer

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// faq

Questions fréquentes

Who maintains Infinity?

InfiniFlow, the company also known for RAGFlow; Infinity is their dedicated AI-native database project.

Is Infinity free?

Yes, it is open source under the Apache-2.0 license; you run it on your own infrastructure.

Does it need a paid API key?

No. Infinity is self-hosted software; you generate embeddings with your own models or providers separately.

How does it compare to Milvus or Qdrant?

Those are primarily vector databases; Infinity's pitch is a single engine that natively combines dense, sparse, and tensor search with full-text search and structured data, deployed as one dependency-free binary.

How do I get started?

Run the Docker image as shown in the README, `pip install infinity-sdk==0.7.3`, connect to port 23817, create a table, and run your first match_dense query.

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