Aprende qué es una base de datos vectorial, cómo los embeddings permiten búsqueda por similitud y cuándo elegir pgvector, Pinecone o Weaviate para búsqueda AI y RAG.
Una base de datos vectorial es un sistema diseñado para almacenar y buscar embeddings—listas de números que representan el “significado” de texto, imágenes u otros datos. En lugar de preguntar “¿Registra este documento la palabra reembolso exactamente?”, preguntas “¿Qué registros son más similares a esta pregunta?” y obtienes las coincidencias más cercanas.
Imagina que cada documento (o producto, ticket o FAQ) se convierte en un punto en un mapa. Los ítems sobre la misma idea quedan cerca unos de otros, incluso si usan palabras distintas. Una base de datos vectorial es la herramienta que puede responder rápidamente: ¿qué está más cerca de este nuevo punto?
Las bases SQL tradicionales son excelentes cuando conoces la estructura de tu pregunta: filtrar por fecha, user_id, estado, etc. La búsqueda por palabras clave es excelente cuando la respuesta correcta contiene literalmente las mismas palabras que escribes.
Las bases vectoriales son distintas porque se enfocan en la similitud semántica. Están diseñadas para manejar consultas como “¿Cómo recupero mi dinero?” y encontrar contenido que diga “Nuestra política de reembolso…” sin requerir la misma redacción exacta.
Esto no sustituye a SQL ni a la búsqueda por palabras clave. En muchos sistemas reales se usan ambas cosas: SQL/filters para reglas de negocio (región, permisos, frescura) y búsqueda vectorial para el “significado”.
Si recuerdas una sola línea: una base de datos vectorial es un motor de “ítems más similares” para embeddings, optimizado para hacerlo rápido y a escala.
Las bases vectoriales funcionan porque los embeddings te permiten comparar significado numéricamente. No lees los números; los usas para ordenar “qué tan cerca” están dos contenidos.
Un embedding es una lista de números (a menudo cientos o miles) que representa un fragmento de contenido. Cada número captura algún aspecto del significado aprendido por un modelo de ML. No interpretas los números individuales; lo importante es que contenido similar termina con patrones numéricos similares.
Piénsalo como coordenadas en un mapa de altísimas dimensiones: frases sobre “política de reembolso” y “devolver un producto” caen cerca, aunque usen palabras distintas.
Diferentes modelos de embeddings convierten distintos medios en vectores:
Una vez todo es vector, tu base puede buscar en grandes colecciones usando la misma operación central: “encuentra los vectores más cercanos”.
Para decidir qué está “más cerca”, los sistemas usan reglas de puntuación sencillas:
No necesitas calcular esto a mano—lo importante es que puntuaciones más altas significan “más parecidos”.
La mayoría de las mejoras en calidad de búsqueda provienen de mejores embeddings y mejor chunking, no de cambiar de base de datos. Si tu modelo no captura el lenguaje de tu dominio (nombres de producto, jerga interna, redacción legal), hasta el mejor índice vectorial solo devolverá “los más cercanos equivocados”. Elegir entre pgvector, Pinecone o Weaviate importa, pero elegir el modelo de embedding correcto y el formato de entrada suele importar más.
Las búsquedas por palabras clave, las consultas SQL y la búsqueda vectorial resuelven problemas distintos—confundirlos causa resultados decepcionantes.
La búsqueda tradicional (Elasticsearch, full-text de Postgres, etc.) empareja palabras y frases. Es genial cuando los usuarios saben qué escribir y el documento contiene esos términos.
Tiene problemas con:
Una base de datos vectorial almacena embeddings—representaciones numéricas del significado. Las consultas también se embeden, y los resultados se ordenan por similitud, por lo que puedes recuperar contenido relacionado conceptualmente sin que las palabras coincidan exactamente. Por eso la búsqueda vectorial es popular para búsqueda semántica y RAG.
SQL es la herramienta correcta para:
Los vectores son una mala elección cuando la precisión es innegociable (p. ej., “órdenes para customer_id = 123”).
Incluso con búsqueda semántica, normalmente necesitas filtros clásicos—rangos de precio, fechas, idioma, categoría y permisos. La mayoría de los sistemas reales hacen un híbrido: filtros SQL/metadata primero, luego ranking por similitud vectorial dentro del conjunto permitido.
Cuando almacenas datos en una base de datos vectorial, cada ítem se convierte en una larga lista de números (un embedding). Buscar significa: “encuentra los vectores que estén más cerca de este vector de consulta”.
Una base realista puede tener millones de vectores. Comparar tu consulta con cada vector sería demasiado lento y caro. Por eso las bases vectoriales construyen un índice—una estructura que ayuda a reducir rápidamente los candidatos, de modo que el sistema solo mida distancias para un subconjunto pequeño.
La mayoría de la búsqueda vectorial usa approximate nearest neighbor (ANN). “Aproximado” significa que la base intenta encontrar coincidencias muy buenas rápidamente, en lugar de garantizar matemáticamente el mejor resultado top cada vez.
Una analogía útil: en vez de revisar cada libro en una biblioteca, ANN usa un mapa inteligente para llevarte primero a las estanterías correctas.
Este trade-off se ajusta con configuraciones como “¿qué tan exhaustiva debe ser la búsqueda del índice?”
Prácticamente, recall es “con qué frecuencia los resultados incluyen lo que un humano consideraría respuestas correctas”. Para RAG, mayor recall suele reducir la pérdida de hechos clave (pero puede costar más).
Diferentes productos (pgvector, Pinecone, Weaviate) exponen estas ideas con distintos valores por defecto y perillas de ajuste, pero el objetivo es el mismo: búsqueda por similitud rápida con precisión controlable.
Un flujo de trabajo de base vectorial es, en su mayoría, un bucle de “almacenar cosas, luego recuperar las mejores coincidencias”. Lo clave es que almacenas significado (embeddings) junto al contenido original para que la búsqueda empareje ideas, no solo palabras exactas.
Comienzas recopilando documentos (páginas, PDFs, tickets, descripciones de productos, etc.), partiéndolos en chunks y generando un embedding por chunk.
En la base típicamente almacenas:
En tiempo de búsqueda, embedeas la consulta del usuario y pides los vectores más cercanos.
Muchos equipos combinan la similitud vectorial con puntuación de palabras clave (tipo BM25) para obtener coincidencias semánticas y aun así premiar términos exactos como códigos SKU, nombres o cadenas de error.
Antes o durante la recuperación, aplica filtros de metadata—especialmente para apps multi-tenant y permisos. Los filtros también ayudan a la precisión (p. ej., “solo últimos 90 días”, “solo en Centro de Ayuda”).
Un patrón común: recuperar rápido los top 50–200, luego reordenar los top 10–20 usando un modelo más fuerte o reglas (boosts por frescura, prioridad de fuente).
Para RAG, tomas los chunks finales y los envías como contexto a un LLM en el prompt, a menudo con citas y una instrucción de “no contestar si no se encuentra”. El resultado es una respuesta fundamentada en tu contenido almacenado, no en la conjetura del modelo.
Si tu objetivo es validar la calidad de la recuperación rápido (en vez de pasar semanas montando infraestructura), una plataforma de prototipado como Koder.ai puede ayudarte a crear una app de búsqueda semántica o RAG end-to-end desde una interfaz de chat. En la práctica, eso significa que puedes levantar una UI en React, un backend en Go y una base Postgres (incluyendo un enfoque con pgvector) e iterar usando modo de planificación, snapshots y rollback—luego exportar el código fuente cuando estés listo.
pgvector es una extensión de PostgreSQL que te permite almacenar y buscar vectores de embedding directamente en tu base de datos existente. En vez de ejecutar una “base vectorial” separada, añades un nuevo tipo de columna (vector) a las mismas tablas que ya contienen usuarios, productos, documentos y metadata.
pgvector brilla para equipos ya comprometidos con Postgres y que quieren menos piezas móviles. Si la verdad de tu aplicación está en Postgres, mantener vectores allí puede simplificar la arquitectura: una estrategia de backup, un modelo de control de acceso, un único lugar para migraciones y SQL familiar para joins y filtros.
La mayor ganancia es juntar datos estructurados y vectores. Puedes hacer una búsqueda semántica y aún aplicar restricciones “normales”—como tenant_id, category, status o permisos—sin tener que unir resultados entre sistemas. Operativamente, puede ser más sencillo: tu despliegue Postgres existente más una extensión.
Cargas vectoriales de alto volumen pueden empujar a Postgres más allá de lo que fue originalmente afinado. Probablemente necesites pensar en índices vectoriales (comúnmente IVFFlat o HNSW), ajustes de memoria, comportamiento de vacuum y patrones de consulta.
Si esperas colecciones de embeddings muy grandes, búsquedas concurrentes intensas o crecimiento rápido, escalar y afinar puede requerir más trabajo que con un servicio vectorial gestionado. Para muchos equipos, pgvector es la opción de “empezar simple” que aún puede llegar bastante lejos.
Pinecone es un servicio totalmente gestionado de base de datos vectorial: le envías embeddings (vectores) junto con IDs y metadata, y te ofrece búsqueda por similitud rápida con la mayor parte del trabajo operativo manejado por ellos.
Con Pinecone normalmente no te preocupas por aprovisionar máquinas, afinar ajustes finos del índice día a día o construir tu propia historia de escalado y failover. Interactúas con una API para upsert de vectores, consultar vecinos más cercanos y filtrar resultados por metadata (por ejemplo: idioma, tenant, tipo de documento o nivel de acceso).
Pinecone es una buena elección cuando necesitas:
Los equipos suelen elegirlo cuando el producto depende de recuperación de alta calidad y quieren “vector search as a service” en lugar de otro sistema que mantener.
La mayor ventaja de Pinecone es la rapidez para llegar a producción. El escalado gestionado y las características de fiabilidad (según el plan) reducen el tiempo dedicado a planificación de capacidad e incidentes. Además suele integrarse bien con stacks AI comunes para búsqueda y RAG.
Los principales trade-offs son el riesgo de vendor lock-in y costes continuos que pueden aumentar con volumen de consultas, almacenamiento y throughput. También deberías confirmar residencia de datos, requisitos de cumplimiento y cómo tu organización maneja datos sensibles antes de comprometerte.
Weaviate es una base de datos vectorial open-source que te ofrece un backend de “búsqueda AI” con API GraphQL. Si te gusta la idea de controlar tu infraestructura (o desplegar en tu nube preferida) pero aún quieres una experiencia tipo producto—esquema, filtrado, opciones de indexado e integraciones—Weaviate suele estar en la lista corta.
A grandes rasgos, Weaviate almacena objetos (tus documentos, productos, tickets, etc.) junto con metadata y embeddings vectoriales. Puedes consultarlo con similitud semántica (“encuentra cosas parecidas a esto”) aplicando también filtros (“solo últimos 30 días”, “solo category = support”). La API GraphQL facilita consultas expresivas sin diseñar muchos endpoints personalizados.
Weaviate suele encajar en equipos que:
Pros: fuerte soporte de esquema/metadata, ecosistema rico de módulos/integraciones y enfoques de indexado configurables que permiten ajustar rendimiento.
Contras: si lo ejecutas tú mismo, eres responsable de operarlo—actualizaciones, escalado, monitorización, backups e incidentes. Además, al añadir módulos, multi-tenancy y esquemas más complejos, el sistema puede volverse más difícil de razonar a menos que establezcas convenciones claras desde el inicio.
Si comparas opciones, Weaviate suele situarse entre “añadirlo dentro de tu DB” y “servicio completamente gestionado”, ofreciendo flexibilidad a costa de responsabilidad operativa.
Elegir una base vectorial es menos sobre “la mejor” y más sobre adecuación: dónde quieres correrla, cuánto esperas que crezca, cómo son tus consultas y cuánto trabajo operativo puede asumir tu equipo.
pgvector es “vectores dentro de Postgres.” Ideal si tu app ya vive en Postgres y quieres una sola base para datos y embeddings.
Pinecone es gestionado. Cambias control por rapidez de adopción: menos perillas, menos infraestructura que mantener.
Weaviate es open-source y puede autoalojarse o consumirse como oferta gestionada. Es un buen camino intermedio si quieres un sistema vectorial nativo pero herramientas abiertas.
A escalas pequeñas, las tres pueden funcionar bien. Al crecer, pregúntate:
Si esperas crecimiento rápido y QPS alto, Pinecone suele ganar por sencillez operativa. Si el crecimiento es moderado y ya gestionas Postgres a escala, pgvector puede ser coste-efectivo.
Si necesitas mucho filtrado relacional (joins, predicados complejos) junto a búsqueda por similitud, pgvector es convincente.
Si necesitas búsqueda híbrida (keyword + semántica), filtrado rico o fuerte aislamiento multi-tenant, compara Pinecone y Weaviate feature a feature.
Sé honesto sobre backups, monitorización, upgrades y carga on-call. Gestionado reduce la carga. Self-hosted puede ser más barato, pero solo si tu equipo tiene las habilidades (y tiempo) para operarlo de forma fiable.
La buena búsqueda vectorial empieza con una forma de registro simple y fiable. Trata cada “unidad buscable” como una fila/objeto que pueda recuperarse, filtrarse y explicarse después.
Como mínimo, almacena:
Esto mantiene la recuperación simple: la búsqueda vectorial devuelve ids, luego obtienes el chunk + contexto para mostrar a usuarios o alimentar RAG.
El chunking es la palanca de calidad más importante que controlas. Chunks más pequeños son más “precisos” pero pueden perder contexto; chunks más grandes mantienen contexto pero diluyen la señal.
Un punto de partida común es 200–400 tokens con 10–20% de solapamiento, luego ajusta según tu contenido. Para APIs y textos legales, chunks más pequeños suelen funcionar mejor; para narrativas, chunks algo mayores tienden a preservar el sentido.
Almacena metadata que realmente vas a consultar:
Evita volcar grandes blobs JSON; mantén campos que filtrarás frecuentemente fáciles de indexar.
Los embeddings no son atemporales. Registra embedding_model, model_version y chunking_version (más created_at). Cuando actualices modelos, puedes re-embedir en paralelo y cambiar tráfico gradualmente sin mezclar espacios vectoriales incompatibles.
La búsqueda vectorial puede parecer “instantánea” en una demo, y luego volverse más lenta o cara en producción. La buena noticia: los factores principales son previsibles y puedes gestionarlos ya sea con pgvector en Postgres, Pinecone o Weaviate.
La mayoría subestima las partes no relacionadas con la búsqueda.
Mejor búsqueda por similitud no significa automáticamente mejores respuestas.
Crea un pequeño conjunto de pruebas: 30–100 consultas reales, cada una con algunas “buenas” respuestas esperadas. Mide relevancia (hit rate en top-k) y sigue los cambios cuando toques chunking, índices o prompts.
Trata los embeddings como potencialmente sensibles.
La calidad de búsqueda vectorial no es solo índices—es también cómo operas el sistema día a día. Unas cuantas prácticas de gobernanza evitan “resultados misteriosos” y hacen las auditorías mucho menos estresantes.
Si tus documentos contienen datos sensibles, considera mantener el contenido bruto en tu datastore primario (object storage, base de datos, DMS) y almacenar solo:
Esto reduce la exposición si el store vectorial se ve comprometido y simplifica control de acceso. También ayuda si usas múltiples backends (p. ej., pgvector para apps internas, Pinecone para una funcionalidad pública).
Los embeddings pueden “recordar” texto viejo si no los limpias.
Registra lo suficiente para depurar relevancia sin guardar secretos:
Esto hace que la deriva y regresiones sean obvias tras cambios de modelo o datos.
Planifica retención (cuánto tiempo viven vectores y logs), cifrado en tránsito/en reposo y necesidades de auditoría (quién buscó qué y cuándo). Si operas en entornos regulados, documenta flujos de datos y caminos de acceso para que las revisiones no bloqueen despliegues.
Incluso una buena configuración vectorial puede decepcionar si se cuelan algunos fallos comunes. Aquí los que aparecen más y cómo arreglarlos temprano.
Los vectores son fantásticos para “significado”, no para restricciones estrictas. Si usas búsqueda semántica como única herramienta, los resultados pueden sentirse aleatorios o inseguros.
Evítalo: combina búsqueda por similitud con filtros estructurados (tenant_id, categoría de producto, idioma, rangos de fecha). Trata el filtrado de metadata como parte esencial del diseño de la consulta, no como un añadido.
Una demo que impresiona con unos pocos prompts puede ocultar problemas serios de recall y relevancia.
Evítalo: construye un conjunto de evaluación con consultas reales y métricas simples (relevancia top-k, tasa de click/selección o juicios humanos). Reejecuta evaluaciones cada vez que cambies embeddings, chunking o índices.
Los modelos de embeddings evolucionan. Cambiar de modelo (o versión) altera el espacio vectorial y puede degradar la recuperación sin avisos.
Evítalo: almacena un campo embedding_model y trata los embeddings como artefactos versionados. Mantén una canalización de re-embedding y planea backfills (a menudo incrementalmente). Si el coste preocupa, re-embedea el contenido más usado primero.
Si tu app tiene control de acceso, la recuperación debe respetarlo—si no, puedes exponer contenido restringido.
Evítalo: aplica permisos en el paso de recuperación usando índices por tenant, filtros de metadata o campos ACL precomputados. Verifícalo con pruebas: “el usuario A nunca debe recuperar documentos del usuario B”, incluso entre los top-k candidatos.
Una base de datos vectorial es un sistema diseñado para almacenar embeddings (representaciones numéricas de texto, imágenes u otros datos) y recuperar rápidamente los ítems más similares. Encaja mejor cuando los usuarios buscan por significado (búsqueda semántica) o cuando construyes RAG para que un asistente AI obtenga pasajes relevantes de tu propio contenido antes de responder.
Reglas prácticas:
Construye un pequeño PoC en un día:
Si quieres más orientación sobre implementación y costes, consulta /blog. Para consideraciones de precio u opciones hospedadas, revisa /pricing.
Una base de datos vectorial almacena y busca embeddings (vectores: listas largas de números) que representan el significado de textos, imágenes u otros datos. En lugar de coincidir con palabras exactas, devuelve elementos que son más similares a una consulta en el espacio semántico; útil cuando la gente expresa la misma intención con palabras distintas.
Un embedding es una “huella” numérica del contenido generada por un modelo de ML. No interpretas cada número por separado; usas el vector completo para comparar ítems. Los elementos similares (p. ej., “política de reembolso” y “devolver un producto”) quedan cerca entre sí, permitiendo la recuperación semántica.
La búsqueda por palabras clave empareja palabras y frases (ideal para términos exactos). La búsqueda vectorial empareja significados (ideal para sinónimos y paráfrasis). En la práctica, los equipos suelen usar búsqueda híbrida:
SQL es mejor para preguntas estructuradas y exactas: IDs, joins, agregaciones y filtros estrictos. La búsqueda vectorial es mejor para preguntas difusas del tipo “encontrar similar”. Un patrón común es:
La mayoría de sistemas usan Approximate Nearest Neighbor (ANN). En lugar de comparar tu vector de consulta con cada vector almacenado, el índice reduce los candidatos para que solo se puntúe un subconjunto pequeño. Se sacrifica un poco de “resultado exacto perfecto” a cambio de grandes mejoras en latencia y coste.
Cosine similarity compara la dirección de dos vectores (¿apuntan en la misma dirección?). Dot product recompensa direcciones similares y también puede incorporar magnitud según cómo se normalicen/produzcan los embeddings.
Prácticamente: elige la métrica recomendada para tu modelo de embeddings y úsala de forma consistente al indexar y consultar.
El chunking determina qué representa cada vector. Muy grande: recuperas contexto ruidoso y mezclado; muy pequeño: pierdes contexto importante.
Un punto de partida práctico:
Luego ajusta según el tipo de contenido (APIs/legal suelen requerir chunks más pequeños; narrativas pueden usar chunks más grandes).
RAG suele ser un pipeline:
Elige según despliegue y tolerancia operativa:
Errores comunes:
