infiniflow/infinity는 LLM 애플리케이션을 위해 설계된 AI 네이티브 데이터베이스이며, 최신 릴리스는 v0.7.4다. 밀집 벡터(dense vector), 희소 벡터(sparse vector), 텐서(tensor), 전문(full-text) 검색을 결합한 하이브리드 검색과 결과 재순위화를 제공한다. 텐서 검색은 하나의 항목을 여러 벡터로 나눠 비교하는 방식이고, 전문 검색은 키워드로 문서를 찾는 방식이다. 다만 v0.7.4의 변경 내역은 이번 조사 자료에 담겨 있지 않아, 이 버전에서 무엇이 달라졌는지는 확인할 수 없다.
검색 증강 생성(RAG)은 검색으로 모은 근거를 모델 응답에 결합하는 방식이며, Infinity는 검색, 추천, 질의응답, 대화형 AI, copilot, 콘텐츠 생성 같은 RAG 애플리케이션에 활용할 수 있다. 하이브리드 검색에 필터링을 더할 수 있고, 여러 데이터 유형과 직관적인 Python API를 제공한다. 의존성이 없는 단일 바이너리 구조라 Docker나 바이너리 그대로 배포할 수 있으며, 구현 언어는 C++, 라이선스는 Apache-2.0이다. GitHub 스타는 4740이고, 저장소는 2022년 7월 18일 만들어졌다.
다만 이 저장소의 성능이 어디까지 검증됐는지는 확인하기 어렵다. 이번 자료에는 성능 벤치마크 수치나 다른 데이터베이스와의 비교 결과가 없고, 평가 점수 항목은 모멘텀의 0.0만 채워져 있으며 나머지는 비어 있다. 읽기 지연이나 쓰기 처리량에서 어느 수준인지는 판단할 수 없다. 지금 단계에서는 우위를 가리는 대신, RAG 프로토타입에 임베딩 저장소를 붙여 볼 후보로 보는 편이 맞다.