OpenSearchの創設者らがAIエージェント向け統合検索レイヤーとしてInfinoを開始

OpenSearchでの経験を持つメンバーによって設立されたInfinoは、AIエージェント向けに特化した検索プラットフォームを通じて、ステルス状態からの移行を発表した。基本的な考え方は、構造化データと非構造化データを問い合わせる単一のインターフェースをエージェントに提供することだ。データウェアハウス、検索エンジン、ベクトルデータベースにタスクを分散し、その後、複数回のラウンドを通じてエージェントに結果を統合させる必要がなくなる。

同社によると、エージェントは読み取り方においてユーザーや従来のアプリケーションとは異なる。1回のクエリを送って結果を待つのではなく、エージェントはより大きな回答を構築するために小さな質問を同時に投げかける。エージェントに返される各結果はモデルのコンテキストの一部を消費し、その後の呼び出しに時間とコストを追加する可能性がある。

Infinoが提供するもの

Infinoは検索機能をSQLに直接組み込み、1つのクエリ内でキーワード検索、セマンティック検索、フィルター、カウント、結合、集計、並べ替えを組み合わせられるようにしている。CEOのEkechi Nwokah氏によると、要点はSQL自体を使うことではなく、通常は個別のシステムを必要としていたクエリパターンをまとめることにある。

同社によると、開発者は自然言語の質問を入力し、数分の1秒で実行される単一のクエリに変換できる。またInfinoは、検索ループ内で繰り返されるタスクに対応するため、検索エンジン向けの推論モデルも追加した。これには、クエリの作成、結果の品質確認、代替クエリの試行と回答の検証などが含まれる。これらの手順を常に、より高コストな高度モデルに任せる必要はない。

Parquet形式のデータの単一コピー

このアーキテクチャは、オブジェクトストレージ上のApache Parquetファイルにデータを保存し、Parquetファイルのフッターの隣に検索インデックスを組み込む。Infinoによると、基盤エンジンはオープンソースで、GitHub上でApache-2.0ライセンスに基づいて公開されている。一方、Infino Cloudでは、既存のParquetデータを利用し、自前でインフラを構築せずに検索可能にできる。

データは、Iceberg、Hudi、Spark、DuckDB、その他のデータウェアハウスを含む、Parquetをサポートするツールから引き続き読み取ることができる。また同社の説明によれば、ParquetまたはJSONデータを取り込み、クラスター、ノード、分散パーティションを管理することなく、エージェントをInfinoのインターフェースに接続できる。

なぜこのニュースが重要なのか

この構想が本番環境のワークロードで成功すれば、統合検索レイヤーによって、エージェントが呼び出す必要のあるデータ取り込み経路、ETLジョブ、スキーマ、クライアントの数を減らせる可能性がある。セキュリティ面でより重要なのは、データの単一コピーによってアクセス制御を一元的に適用できる可能性があることだ。これには、エージェントが閲覧できる行や列、記録対象の内容の指定が含まれる。MCPゲートウェイやサービスコネクター間で権限を分散させる必要がなくなる。

このプラットフォームは、プラットフォームおよびデータエンジニア、セキュリティチーム、機械学習およびデータサイエンスチーム、コード、ログ、継続的インテグレーションの出力、チケットを扱うエージェントを構築する開発者を対象としている。Infinoによると、そのアーキテクチャは従来の検索および分析アーキテクチャより約10倍低コストになるよう設計されている。同社が公開した比較では、テストしたワークロードにおいて、Elasticsearchより約10.5倍、OpenSearchより23倍低いコストが示されている。

制約と未解決の問題

これらの数値は同社が示したもので、特定のテストワークロードに関連付けられている。そのため、あらゆるElasticsearchまたはOpenSearchのアプリケーションに対する一般的な優位性を、それだけで証明するものではない。また、システム数を減らしても、検索品質、アクセス制御ポリシーの限界、データの変化や拡大時のインデックスの挙動を検証する必要性はなくならない。このアプローチの価値は、Parquetとオブジェクトストレージが各チームのデータおよびクエリのパターンにどの程度適合するかに左右される。