Mejores bases de datos vectoriales para aplicaciones de IA en 2026
Las bases de datos vectoriales para aplicaciones de IA se han convertido en infraestructura esencial para RAG (Generación Aumentada por Recuperación), búsqueda semántica y sistemas de recomendación en 2026. Las mejores bases de datos vectoriales—Pinecone, Milvus, Qdrant, Weaviate, Chroma, pgvector y Elasticsearch—proporcionan búsqueda eficiente de similitud sobre embeddings de alta dimensión a escala. Elegir bases de datos vectoriales requiere evaluar latencia de consultas, tipos de índice (HNSW, IVF), modelos de implementación (gestionado vs. auto-alojado) y estructuras de costos. Pinecone destaca como solución completamente gestionada con operaciones mínimas, mientras que Milvus proporciona máximo control para implementaciones auto-alojadas. Qdrant ofrece rendimiento basado en Rust con simplicidad de Docker, y pgvector extiende PostgreSQL con capacidades vectoriales. El rendimiento de la base de datos vectorial impacta directamente la calidad de aplicaciones RAG—la recuperación lenta degrada los tiempos de respuesta de LLM y aumenta los costos. Para equipos que construyen aplicaciones LLM, la selección de base de datos vectorial es tan crítica como la elección del modelo. ...