Infino hợp nhất việc truy xuất dữ liệu cho agent trên Parquet để giảm độ phức tạp của stack

Một nhóm gồm các cựu kỹ sư OpenSearch đã ra mắt Infino, một nền tảng truy xuất mã nguồn mở được thiết kế đặc biệt cho các AI agent. Được phát hành vào tháng 10 năm 2026, hệ thống này cho phép các agent truy vấn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc từ một nguồn sự thật duy nhất (single source of truth) lưu trữ trong Apache Parquet. Cách tiếp cận này nhằm mục đích thay thế các stack dữ liệu đa hệ thống phức tạp hiện đang cần thiết để hỗ trợ các quy trình làm việc theo kiểu agent.

Chuyện gì đã xảy ra

Infino xuất hiện sau thời gian hoạt động bí mật với một nền tảng giải quyết tình trạng phân mảnh điển hình trong hạ tầng dữ liệu AI hiện đại. CEO Ekechi Nwokah lập luận rằng mặc dù các agent đã trở thành người tiêu thụ dữ liệu mới lớn nhất kể từ khi trình duyệt web ra đời, chúng vẫn được phục vụ bởi hạ tầng xây dựng cho các truy vấn do con người điều khiển. Các thiết lập truyền thống đòi hỏi những hệ thống riêng biệt cho phân tích SQL, tìm kiếm từ khóa và tìm kiếm vector ngữ nghĩa, mỗi hệ thống đều có đường ống nạp dữ liệu (ingestion pipeline) và logic đồng bộ hóa riêng.

Công ty đề xuất gộp stack này thành một lớp truy xuất duy nhất. Thay vì duy trì nhiều bản sao dữ liệu trên các cơ sở dữ liệu khác nhau, Infino giữ một bản sao duy nhất ở định dạng Apache Parquet trên bộ nhớ đối tượng (object storage). Sau đó, các agent có thể trực tiếp tìm kiếm, xếp hạng, lọc, kết nối (join), tổng hợp và suy luận trên dữ liệu này. Engine cốt lõi được phát hành dưới giấy phép Apache-2.0, đảm bảo rằng dữ liệu vẫn có thể truy cập được qua các trình đọc Parquet tiêu chuẩn ngay cả khi không có phần mềm Infino.

Nwokah nhấn mạnh rằng kiến trúc này loại bỏ nhu cầu về các đoạn mã kết dính (glue code) phức tạp và nhiều job ETL. Bằng cách nhúng các hàm truy xuất trực tiếp vào SQL, các nhà phát triển có thể biểu diễn các câu hỏi phức tạp liên quan đến cả tìm kiếm từ khóa và tìm kiếm ngữ nghĩa trong một truy vấn duy nhất. Điều này làm giảm số lượng lệnh gọi công cụ (tool calls) mà một agent phải thực hiện, từ đó giảm độ trễ và chi phí token liên quan đến việc tiêu thụ ngữ cảnh.

Cơ chế hoạt động

Infino lưu trữ dữ liệu dưới dạng các tệp Parquet hợp lệ với các chỉ mục tìm kiếm được nhúng bên cạnh footer của Parquet. Thiết kế này cho phép bất kỳ công cụ nào đọc Parquet, chẳng hạn như Spark hoặc DuckDB, truy cập dữ liệu thô, trong khi Infino cung cấp các khả năng truy xuất tăng tốc. Hệ thống hỗ trợ cả các truy vấn có cấu trúc và phi cấu trúc, cho phép các agent thực hiện các phép đếm chính xác, kết nối và lọc cùng với các tìm kiếm ngữ nghĩa mà không cần chuyển đổi ngữ cảnh.

Để giải quyết vấn đề vòng lặp truy xuất (retrieval loops), nơi các agent liên tục truy vấn và xác thực kết quả, Infino tích hợp các mô hình suy luận chuyên biệt với engine truy xuất. Những mô hình nhỏ hơn, chuyên dụng này xử lý các tác vụ đơn giản hơn với chi phí thấp và tốc độ nhanh hơn so với các mô hình frontier lớn. Nền tảng cho phép các nhà phát triển trỏ tới dữ liệu Parquet hoặc JSON hiện có, nạp nó và ngay lập tức phơi bày nó cho các agent thông qua một giao diện hợp nhất.

Việc quản trị được tập trung trong bản sao dữ liệu duy nhất này. Các kỹ sư bảo mật có thể định nghĩa các chính sách cứng nhắc về việc ai được phép đọc hàng hoặc cột cụ thể, và những hành động nào sẽ được ghi log. Điều này trái ngược với việc quản lý quyền hạn trên nhiều cổng Model Context Protocol (MCP) và connector SaaS, mang lại tư thế bảo mật xác định hơn cho các triển khai doanh nghiệp.

Chi tiết chính

• Infino sử dụng Apache Parquet trên bộ nhớ đối tượng làm nguồn sự thật duy nhất cho tất cả các loại dữ liệu.
• Các chỉ mục tìm kiếm được nhúng trong footer của tệp Parquet, duy trì tính tương thích với các trình đọc Parquet tiêu chuẩn.
• Engine cốt lõi là mã nguồn mở theo giấy phép Apache-2.0, có sẵn trên GitHub.
• Các hàm truy xuất được nhúng trong SQL, cho phép kết hợp các truy vấn từ khóa, ngữ nghĩa và phân tích trong một câu lệnh duy nhất.
• Công ty tuyên bố kiến trúc này rẻ hơn khoảng 10,5 lần so với Elasticsearch và 23 lần so với OpenSearch cho các khối lượng công việc đã kiểm thử.
• Các nhà sáng lập bao gồm Ekechi Nwokah, Vinay Kakade, Asif Makhani và Murali Krishna, với kinh nghiệm làm việc tại Amazon, Google và LinkedIn.

Tại sao điều này quan trọng

Đối với các đội ngũ phần mềm xây dựng AI agent, yêu cầu hiện tại về việc điều phối nhiều hệ thống dữ liệu tạo ra gánh nặng vận hành đáng kể. Mỗi cơ sở dữ liệu hoặc công cụ tìm kiếm bổ sung đều giới thiệu thêm độ trễ, chi phí và gánh nặng bảo trì. Bằng cách hợp nhất các khả năng này, Infino giảm bớt độ phức tạp của stack dữ liệu, cho phép các kỹ sư tập trung vào logic của agent thay vì đồng bộ hóa dữ liệu. Sự đơn giản hóa này rất quan trọng khi các tổ chức mở rộng từ prototype agent sang các hệ thống sản xuất xử lý hàng tỷ tài liệu.

Tác động về chi phí cũng rất đáng kể. Các agent thường đưa ra nhiều truy vấn nhỏ để trả lời một câu hỏi lớn duy nhất, tiêu tốn không gian cửa sổ ngữ cảnh (context window) và làm tăng chi phí API. Một lớp truy xuất hợp nhất trả về kết quả toàn diện trong ít lệnh gọi hơn có thể giảm đáng kể những khoản chi phí này. Hơn nữa, khả năng thực thi các chính sách bảo mật một cách tập trung giúp giảm thiểu rủi ro liên quan đến việc các agent truy cập dữ liệu nhạy cảm trên các hệ thống rời rạc.

Bạn có thể làm gì

• Đánh giá xem các quy trình làm việc agent hiện tại của bạn có liên quan đến nhiều lượt đi lại (round-trips) tới các nguồn dữ liệu khác nhau như DB vector và kho chứa SQL hay không.
• Cân nhắc di chuyển các tập dữ liệu tĩnh hoặc bán tĩnh sang định dạng Apache Parquet để chuẩn bị cho các kiến trúc truy xuất hợp nhất.
• Xem xét lại các chính sách quản trị hiện có để thấy cách chúng có thể được hợp nhất vào một lớp kiểm soát truy cập duy nhất.
• Thử nghiệm engine Infino mã nguồn mở trên GitHub với một tập con dữ liệu của bạn để đo lường cải thiện độ trễ.
• Phân tích chi phí của stack truy xuất hiện tại, bao gồm bảo trì ETL và phí hạ tầng, so với các tuyên bố của Infino.
• Khám phá cách nhúng các hàm truy xuất vào SQL có thể đơn giản hóa kỹ thuật prompt (prompt engineering) cần thiết cho các agent của bạn.