// rag · infiniflow/infinity

infinity

infinity — проект с открытым исходным кодом из категории «RAG и базы знаний» от infiniflow (infiniflow/infinity на GitHub). У него 4 734 звезды на GitHub и 455 форков, он распространяется по лицензии Apache-2.0 и последний раз обновлялся на GitHub 23 сентября 2026.

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

★ 4,7 тыс. звёзд⑂ 455 форковApache-2.0обновлено сент. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
infiniflow/infinity
Звёзды GitHub
4 734
Форки
455
Лицензия
Apache-2.0
Последнее обновление на GitHub
23 сентября 2026
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  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.

// возможности

Почему его любят

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.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  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
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

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.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

RAG и базы знаний

infigraph

AST-powered code intelligence engine — graph database plus hybrid semantic search across 62 languages, zero LLM dependency.

★ 91 звездаNOASSERTION
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

helix-db

An OLTP graph database with native vector and full-text search, built in Rust on object storage.

★ 6,1 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

seekdb

seekdb — the AI-native search database unifying vector, text and structured data for agents.

★ 3,1 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

faiss

Meta's library for efficient similarity search and clustering of dense vectors, in C++ and Python

★ 41,1 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

vespa

Vespa — the AI search platform: vector, text and tensor search at production scale.

★ 7,1 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

fastembed

Fast, lightweight Python embeddings from Qdrant — dense, sparse, ColBERT, image and rerankers.

★ 3,2 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: RAG и базы знаний

Другие проекты из категории «RAG и базы знаний» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если infinity вам не подходит.

// ещё в категории rag

Больше проектов: RAG и базы знаний

Соседние проекты из категории «RAG и базы знаний» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к infinity — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить infinity

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.