Bases de datos vectoriales
Qué cubrimos en este artículo
- Qué son las bases de datos vectoriales y para qué sirven.
- Comparativa entre Chroma y Qdrant.
- Enlaces a los artículos sobre Chroma y Qdrant.
Introducción
Las bases de datos vectoriales almacenan embeddings y permiten búsquedas rápidas por similitud. Son esenciales para RAG, ya que localizan los fragmentos de texto que se ajustan al prompt. Para ejecutar en local, Chroma y Qdrant son las opciones más convenientes.
Contenido
- Chroma - Base de datos vectorial simple, integrada con Python.
- Qdrant - Base de datos vectorial escalable con API REST y gRPC.
- Weaviate - Base de datos vectorial con API GraphQL y búsqueda híbrida.
- Milvus - Base de datos vectorial de alto rendimiento para grandes volúmenes.
- pgvector - Búsqueda vectorial como extensión de PostgreSQL.
- FAISS - Librería de Meta para búsqueda vectorial de alto rendimiento.
Comparativa
| Base de datos | Fortaleza | Facilidad de entrada |
|---|---|---|
| Chroma | Sencilla de integrar en Python | Muy sencilla |
| Qdrant | Escalable, lista para producción | Sencilla |
Preguntas frecuentes
¿Qué base de datos vectorial debo usar si soy principiante?
Chroma es muy accesible si trabajas con Python. Qdrant es más robusta si necesitas escalar posteriormente.
¿Son estas bases de datos gratuitas?
Ambas tienen versiones de código abierto que pueden ejecutarse localmente sin costo.