Bases de datos vectoriales: qué son y cómo usarlas
Infografía que explica qué son las bases de datos vectoriales, su uso paso a paso, métricas de similitud, características clave, un ejemplo práctico (RAG), pros y contras, proveedores y glosario visual.
- Complejidad
- Avanzada
- Lectura
- 5 min de lectura
- Publicada
Sobre esta infografía
Traduce y adapta secciones principales para formatos web y presentaciones: resumen ejecutivo, flujo de uso (datos fuente → chunking → embeddings → índice vectorial → búsqueda y re-ranking), métricas (coseno, producto punto, euclidiana), características clave (búsqueda semántica, alta dimensionalidad, filtrado por metadatos, índices especializados), ejemplo práctico de asistente RAG, pros/cons, cuándo usar una base vectorial y proveedores principales.
Mantén íconos y pasos numerados para claridad y conserva términos técnicos (ANN, embeddings, RAG, chunking).
Ideas clave
Una base de datos vectorial almacena embeddings para búsqueda por similitud a escala.
Flujo típico: datos fuente → chunking → embeddings → índice vectorial → búsqueda y re-ranking.
Métricas comunes: similitud de coseno, producto punto y distancia euclidiana.
Característica clave: combinación de búsqueda semántica con filtrado por metadatos.
Útil para RAG, búsqueda semántica y recuperación de contenido multimodal.
Etiquetas
- bases de datos vectoriales
- embeddings
- búsqueda semántica
- rag
- ann
- métricas de similitud
- proveedores
