Bases de datos vectoriales, motores de búsqueda híbrida y capas de almacenamiento de embeddings.
La distancia más corta desde pip install hasta un recuperador funcionando — por eso, casi todos los tutoriales de RAG comienzan aquí.
Base de datos de vectores en Rust con filtrado de carga útil — fuerte cuando los metadatos son tan importantes como la similitud.
Base de datos de vectores distribuida diseñada para escalas de miles de millones — la opción adecuada cuando un solo nodo deja de ser suficiente.
Base de datos vectorial con módulos de incrustación integrados — menos código de unión en tu ruta de ingesta.
Vectores dentro del Postgres que ya ejecutas — la respuesta correcta hasta que no lo sea.
Las tablas de benchmarks publicadas comparan la recuperación en conjuntos de datos públicos, que no son tus datos, tus filtros ni tu distribución de consultas. Cuatro preguntas op…