Bases de datos vectoriales: qué son, cómo funcionan y ejemplos
Infografía en español que resume el concepto de bases de datos vectoriales, su flujo de trabajo con embeddings y ANN, casos de uso, límites y herramientas populares.
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Sobre esta infografía
La pieza explica que las bases de datos vectoriales almacenan embeddings para buscar por significado en lugar de coincidencia exacta. Contrasta la búsqueda tradicional con la vectorial y muestra un flujo en cuatro pasos: convertir contenido en embeddings, indexarlo con un ANN, y ejecutar consultas semánticas para recuperar los Top‑k más similares, con posibilidad de filtrar por metadatos. Incluye métricas comunes (similaridad del coseno y distancia euclidiana) y menciona usos típicos: búsqueda semántica, RAG para LLM, recomendaciones, búsqueda multimodal y detección de similitud. Indica cuándo brillan (cuando importa el significado, con LLM, a gran escala o combinando similitud y filtros) y cuándo no son suficientes por sí solas (transacciones ACID complejas, datos muy relacionales y analítica BI tradicional). Define conceptos clave como embedding, ANN, hybrid search y reranking. Da ejemplos de soluciones: Pinecone (servicio administrado), Weaviate, Milvus y Qdrant (open source), pgvector para PostgreSQL (extensión SQL) y FAISS (librería). Cierra con un patrón típico RAG: documentos → embeddings → base vectorial → consulta → Top‑k → LLM/aplicación.
Ideas clave
- Una base vectorial permite buscar por significado mediante embeddings.
- El flujo típico: crear embeddings → indexar con ANN → recuperar Top‑k → aplicar filtros/reevaluación.
- Métricas frecuentes: similaridad del coseno y distancia euclidiana.
- Casos de uso: búsqueda semántica, RAG, recomendaciones, multimodalidad y detección de similitud.
- No sustituyen a sistemas relacionales/ACID o BI tradicional; suelen combinarse con SQL y metadatos.
- Herramientas citadas: Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant, pgvector/PostgreSQL y FAISS.
