Qué es una base de datos vectorial, cómo funciona en RAG y en qué se diferencia de las bases tradicionales
Útil para
Artículo divulgativo que explica las bases de datos vectoriales, que guardan embeddings (vectores numéricos) y devuelven los elementos más cercanos en significado, en lugar de filas que cumplen una condición. Compara esta forma de consulta con las bases relacionales y NoSQL, explica su papel en RAG y repasa productos y criterios de selección. Como ejemplo, indica que text-embedding-3-small de OpenAI genera 1536 valores y text-embedding-3-large genera 3072.
Qué significa
Permite buscar documentos y textos por significado, por ejemplo en un FAQ interno, sin depender de coincidir palabras exactas. Ayuda a decidir entre una base vectorial dedicada o una extensión de una base de datos ya existente.
Fuentes originales
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