infino

在应用内嵌 Parquet 检索，全文+向量混合搜索开箱即用

Infino 是一个用 Rust 编写的嵌入式检索库，底层直接构建在 Parquet 列式文件格式之上，目标是让开发者无需部署独立服务就能在应用中实现快速、可扩展的混合检索。它同时支持 BM25 全文搜索、向量近似最近邻（ANN）以及两者结合的混合检索，适合需要本地化、低延迟、可随数据量增长而扩展的检索场景。由于数据以 Parquet 存储，天然兼容对象存储和现有数据湖生态，便于持久化与冷热分层。核心能力包括：嵌入式调用、全文与向量双通道、混合排序、面向信息检索的索引结构。相比传统向量数据库，它更强调轻量与嵌入，适合边缘计算、桌面应用、离线 RAG 等对部署复杂度敏感的场景。项目目前处于早期阶段，星标数约 112，API 和功能仍在快速演进中。

开源 unknown 搜索知识

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GitHub 星标 ★ 112

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 unknown

项目预览

项目数据

分类搜索知识

开发团队infino-ai

所属国家

官网地址http://infino.ai

GitHubhttps://github.com/infino-ai/infino

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Rust

技术栈/模型approximate-nearest-neighbor,bm25,embedded-database,embeddings,full-text-search,hybrid-search,information-retrieval,nearest-neighbor-search,object-storage,parquet,rag,retrieval,rust,search-engine,semantic-search,sql,vector-database,vector-search

GitHub 星标★ 112

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上线时间2026-05-19 00:00:00

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收录时间2026-10-09

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使用教程

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核心亮点

基于 Parquet 列式存储，天然兼容数据湖与对象存储，持久化成本低
同时提供 BM25 全文与向量 ANN，并支持混合检索，覆盖关键词与语义两种需求
Rust 实现，嵌入式设计无需独立服务，适合低延迟、边缘或离线场景

不足之处

项目处于早期，星标约 112，API 与功能可能频繁变动
生态与文档相对薄弱，生产环境大规模验证案例较少

适用场景

桌面或本地应用内嵌全文与语义搜索，无需部署独立检索服务
离线 RAG 或边缘设备上对 Parquet 数据做混合检索
数据湖场景中直接对 Parquet 文件建立索引，避免数据搬运

替代项目

tantivy、qdrant、meilisearch

项目介绍

infino 是搜索知识领域的开源项目，由 infino-ai 开发，是 2026 年新上线的项目。

它收录于搜索知识分类，该分类目前共有 651 个项目，GitHub 星标数为 112。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-10-08。

它主要面向的使用场景是：桌面或本地应用内嵌全文与语义搜索，无需部署独立检索服务。同类可对比的替代方案包括 tantivy、qdrant、meilisearch。

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