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Base de datos vectorial

Base de datos especializada que almacena datos como vectores numéricos — permitiendo la búsqueda semántica de contenido «similar».

¿Qué es una base de datos vectorial?

Una base de datos vectorial es una base de datos especializada optimizada para almacenar, indexar y buscar vectores — representaciones numéricas multidimensionales de texto, imágenes o audio. Ejemplos: Qdrant, Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector.

¿Cómo funcionan los vectores?

Un modelo de embedding convierte texto en un vector (por ej. 1 536 números). Los textos semánticamente similares tienen vectores «cercanos» en el espacio multidimensional. La consulta «oficina en Varsovia» estará cerca de «local comercial capital» a pesar de palabras diferentes — porque su significado es similar.

Rol en RAG

Las bases de datos vectoriales son el fundamento de la arquitectura RAG: los documentos se dividen en fragmentos, se convierten en vectores y se indexan. Al consultar, el sistema encuentra los fragmentos más relevantes y los proporciona al modelo como contexto.