Las mejores soluciones de bases de datos de AI para 2026

Para llevar la IA a producción, se necesita algo más que un almacén de vectores. Sus canalizaciones de RAG requieren un conocimiento empresarial complejo, mientras que sus agentes de IA necesitan acceder y mantener datos operacionales en tiempo real para funcionar. El desafío es claro: hay que cerrar la brecha entre la búsqueda de IA precisa y las bases de datos transaccionales tradicionales.

La mejor base de datos de IA depende de cómo combine estas capacidades. Puede ampliar una base de datos Postgres existente con sistemas especializados o consolidar estas cargas de trabajo en una plataforma de datos unificada. Sin embargo, cada enfoque implica compensaciones en la frescura de los datos y el rendimiento a medida que las aplicaciones pasan a producción.

Esta guía compara 10 soluciones de bases de datos de IA en cuanto a capacidades de búsqueda y recuperación, escalado sin servidor, compatibilidad con Postgres, alta concurrencia y rendimiento de baja latencia. Examinaremos cómo funciona cada opción con respecto a estos criterios y dónde encaja cada una en función de su stack existente y su carga de trabajo de IA en producción.

TL;DR

• La mejor base de datos de IA depende de su stack de datos y carga de trabajo actuales. Las consideraciones clave incluyen capacidades de búsqueda, compatibilidad con Postgres, escalado sin servidor, concurrencia y latencia.
• Los equipos que ya utilizan PostgreSQL pueden usar pgvector para añadir búsqueda vectorial sin introducir una base de datos independiente. Para las cargas de trabajo centradas en la recuperación vectorial a gran escala, las bases de datos dedicadas como Pinecone, Qdrant, Milvus y Weaviate ofrecen capacidades de búsqueda específicamente diseñadas para este propósito.
• MongoDB Atlas Vector Search y Redis Vector son excelentes opciones cuando la recuperación vectorial debe permanecer cerca de los datos de la aplicación ya almacenados en esos ecosistemas.
• Si necesita Postgres transaccional y búsqueda de IA junto con analítica, ingeniería de datos y machine learning, Lakebase reúne estas cargas de trabajo dentro de la plataforma Databricks.

¿Qué es una solución de base de datos de IA?

Una base de datos de IA es una base de datos diseñada para almacenar, recuperar y servir los datos utilizados por las aplicaciones de IA. Esto puede incluir embeddings vectoriales para la búsqueda semántica, contenido no estructurado recuperado por sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG) y datos operacionales que los agentes de IA leen y actualizan a medida que ejecutan tareas.

Las bases de datos de IA amplían las capacidades de las bases de datos tradicionales con funciones diseñadas para patrones de recuperación de IA, como la búsqueda vectorial, la búsqueda de texto completo y la búsqueda híbrida. Dependiendo de la arquitectura, pueden especializarse en la recuperación vectorial de alto rendimiento o combinar la búsqueda de IA con datos relacionales y operaciones transaccionales. Esto permite que las aplicaciones recuperen contexto relevante manteniendo esos datos cerca de los sistemas donde se almacenan y actualizan.

Categorías de soluciones de bases de datos de IA

Las soluciones de esta guía se dividen generalmente en dos categorías según cómo almacenan y recuperan datos:

• Bases de datos vectoriales: Estas bases de datos están diseñadas específicamente para almacenar, indexar y buscar embeddings vectoriales a escala. Soluciones como Pinecone, Milvus, Weaviate y Qdrant están diseñadas principalmente para la búsqueda semántica y por similitud, lo que las hace idóneas para cargas de trabajo con un alto uso de recuperación, como los sistemas RAG y de recomendación.
• Bases de datos relacionales con capacidades de búsqueda de IA: Estas soluciones añaden capacidades de búsqueda vectorial y de otras técnicas de IA a los sistemas de bases de datos relacionales. PostgreSQL con pgvector y Lakebase Postgres, por ejemplo, le permiten combinar la recuperación de IA con datos estructurados y operaciones transaccionales en lugar de mantener una base de datos vectorial independiente.

Esta guía compara ambos enfoques para ayudarle a determinar cuándo tiene sentido utilizar una base de datos vectorial especializada y cuándo es mejor mantener la IA y los datos operacionales dentro de una base de datos relacional.

Cómo evaluamos estas soluciones de bases de datos de IA

Un gran rendimiento de búsqueda vectorial por sí solo no determina si una base de datos funcionará bien en producción. También debe considerar cómo se escala, cómo se integra con su stack de datos existente, cómo gestiona las cargas de trabajo concurrentes y cómo se adapta a su arquitectura de datos general. Evaluamos cada solución según los siguientes criterios:

• Capacidades de búsqueda: Consideramos los métodos de recuperación que admite cada base de datos, incluidos la búsqueda vectorial, de texto completo e híbrida. Esto es importante cuando su aplicación necesita combinar la similitud semántica con la recuperación estructurada o por palabras clave.
• Sin servidor (Serverless): Una base de datos serverless elimina la necesidad de aprovisionar y gestionar la infraestructura de la base de datos. Esto puede reducir los costos operativos adicionales y facilitar la creación y ejecución de bases de datos para aplicaciones de IA sin gestionar los servidores subyacentes.
• Elasticidad: Evaluamos qué tan bien puede escalar el cómputo cada solución según los cambios en la demanda, incluyendo si puede escalar hacia abajo cuando disminuye la actividad. La elasticidad es especialmente útil para cargas de trabajo de IA con tráfico impredecible o actividad de agentes variable.
• Compatibilidad con Postgres: Consideramos si cada solución admite PostgreSQL y su ecosistema circundante de herramientas SQL, controladores, ORM y flujos de trabajo operativos. Para los equipos que ya utilizan Postgres, la compatibilidad puede reducir el esfuerzo de migración y evitar la introducción de una capa de datos completamente nueva.
• Alta concurrencia: Las aplicaciones de IA en producción pueden tener muchos usuarios, agentes y servicios accediendo a los datos simultáneamente. Consideramos cómo gestiona cada solución las lecturas y escrituras concurrentes a medida que escalan las cargas de trabajo.
• Baja latencia: Evaluamos qué tan rápido puede devolver resultados cada solución para cargas de trabajo sensibles a la latencia. Esto es especialmente importante cuando ocurren múltiples llamadas a la base de datos o de recuperación dentro de un mismo bucle de ejecución de agentes.
• Gobernanza unificada: Consideramos cómo gestiona cada solución el acceso y la gobernanza a medida que las aplicaciones de IA utilizan datos en varios sistemas. La gobernanza centralizada puede reducir la necesidad de mantener permisos y directivas independientes para cada base de datos especializada que se añada a la arquitectura.
• Integración analítica: Evaluamos qué tan fácilmente se pueden conectar los datos operacionales y de la aplicación de IA con los sistemas analíticos para su enriquecimiento y análisis posterior. Una integración más estrecha puede reducir el movimiento de datos y hacer que los datos de la aplicación actual estén más disponibles para los flujos de trabajo analíticos y de IA.

En conjunto, estos criterios ofrecen una visión más amplia de la idoneidad para producción de cada base de datos, más allá del rendimiento de la búsqueda vectorial por sí solo.

Comparación de soluciones de bases de datos de IA

En la tabla a continuación, mostramos una comparación detallada de cada solución con respecto a los criterios clave de producción que identificamos anteriormente:

Databricks Lakebase

Databricks Lakebase es una base de datos de Postgres sin servidor creada para aplicaciones operativas y de IA en Databricks Data Intelligence Platform. Acerca los datos transaccionales a las cargas de trabajo de analítica e IA, lo que reduce la necesidad de mantener sistemas y tuberías de sincronización independientes entre los datos operativos y analíticos.

Mejor caso de uso: Lakebase es ideal para equipos que necesitan Postgres transaccional junto con búsqueda de IA, analítica y aprendizaje automático. Es especialmente útil cuando los agentes necesitan recuperar contexto y leer o actualizar continuamente datos operativos dentro del mismo entorno de datos más amplio.

Características clave

• Arquitectura elástica y sin servidor: Lakebase elimina la necesidad de aprovisionar infraestructura de base de datos y separa el cómputo del almacenamiento. El cómputo se puede escalar según la demanda de la carga de trabajo, lo que lo hace adecuado para aplicaciones con tráfico variable o impredecible.
• Compatibilidad con Postgres: Lakebase admite la sintaxis, controladores, ORM y herramientas habituales de PostgreSQL, lo que le permite crear aplicaciones de IA sin adoptar una nueva interfaz de base de datos.
• Búsqueda con IA: Lakebase admite búsqueda vectorial, de texto completo e híbrida junto con consultas relacionales. Sus capacidades de búsqueda vectorial son compatibles con pgvector, lo que permite combinar la recuperación semántica con datos de aplicaciones estructurados y transaccionales.
• Integración y gobernanza de Databricks: Lakebase conecta los datos operativos con el entorno más amplio de Databricks, lo que permite que los datos de las aplicaciones participen en flujos de trabajo de analítica e IA mientras utilizan las capacidades de gobernanza de Databricks.
• Rendimiento de escritura: Lakebase ofrece un rendimiento de escritura hasta 5 veces mayor, una latencia de cola de lectura p99 2 veces menor y un 94 % menos de tráfico de registro de escritura previa (WAL) en comparación con la arquitectura de Lakebase anterior. Su capa de cómputo sin estado transmite registros WAL a un almacenamiento distribuido, lo que admite aplicaciones donde los agentes y usuarios actualizan con frecuencia el estado operativo.
• Alta concurrencia y baja latencia: Lakebase separa el cómputo del almacenamiento para que los recursos de cómputo puedan responder a la demanda de la carga de trabajo. Esta arquitectura está diseñada para cargas de trabajo transaccionales concurrentes y acceso de baja latencia requerido por aplicaciones en producción.

Desventajas

• Los mayores beneficios de integración de Lakebase se aplican a los equipos que ya utilizan el ecosistema de Databricks.
• Las bases de datos vectoriales dedicadas pueden ser una opción más sencilla para cargas de trabajo centradas exclusivamente en la recuperación vectorial a gran escala.

Pinecone

Pinecone es una base de datos vectorial completamente administrada creada para almacenar, indexar y recuperar incrustaciones de vectores a escala. Está diseñada para cargas de trabajo de recuperación de IA, como la búsqueda semántica y RAG, con una infraestructura sin servidor que elimina la necesidad de aprovisionar o administrar clústeres de bases de datos.

Mejor caso de uso: Pinecone es ideal para equipos que necesitan una base de datos vectorial administrada y diseñada específicamente para la búsqueda semántica a gran escala y RAG.

Características clave

• Búsqueda vectorial e híbrida: Pinecone admite la búsqueda vectorial densa, así como la recuperación híbrida que combina la búsqueda semántica y léxica. El filtrado de metadatos puede limitar aún más los resultados mediante el uso de atributos asociados con los registros almacenados.
• Arquitectura elástica y sin servidor: Pinecone administra la infraestructura subyacente y separa el almacenamiento de la ejecución de consultas. Los recursos pueden escalarse según la demanda, lo que lo hace adecuado para aplicaciones con cargas de trabajo de recuperación variables.
• Alta concurrencia y baja latencia: Pinecone está diseñado para la recuperación vectorial de gran rendimiento y ofrece opciones para escalar la capacidad de lectura para cargas de trabajo que requieren un rendimiento más predecible.

Desventajas

• Los datos de aplicaciones relacionales y transaccionales suelen requerir una base de datos independiente.
• No proporciona compatibilidad con PostgreSQL ni permite que los equipos reutilicen los flujos de trabajo de SQL existentes.
• Introducir una base de datos vectorial independiente puede requerir sincronización de datos, gobernanza e integración adicionales con sistemas analíticos.

Weaviate

Weaviate es una base de datos vectorial de código abierto diseñada para la búsqueda semántica e híbrida. Almacena objetos junto con sus incrustaciones de vectores y admite el filtrado de metadatos, lo que permite a las aplicaciones combinar la recuperación semántica con condiciones estructuradas. Los equipos pueden usar Weaviate como un servicio en la nube administrado o implementarlo dentro de su propia infraestructura.

Mejor caso de uso: Weaviate es ideal para equipos que crean aplicaciones de RAG, búsqueda semántica y recuperación de conocimientos que necesitan capacidades de búsqueda flexibles y la posibilidad de elegir entre una implementación administrada o autohospedada.

Características clave

• Búsqueda vectorial e híbrida: Weaviate combina la búsqueda vectorial con la búsqueda por palabras clave BM25 y admite el filtrado de metadatos, lo que permite que las aplicaciones equilibren la similitud semántica con la recuperación de términos exactos.
• Implementación administrada y autohospedada: Weaviate Cloud ofrece una opción de implementación administrada, mientras que las implementaciones de código abierto brindan a los equipos más control sobre su infraestructura y configuración.
• Alta concurrencia y baja latencia: Weaviate admite cargas de trabajo vectoriales distribuidas mediante escalado horizontal y fragmentación. El rendimiento de la recuperación depende de factores como el tamaño del conjunto de datos, la configuración del índice, la infraestructura y la complejidad de la consulta.
• Vectorización integrada: Weaviate puede conectarse con proveedores de incrustaciones para generar representaciones vectoriales durante la ingesta de datos, lo que reduce la necesidad de mantener una tubería de vectorización independiente.

Desventajas

• No proporciona compatibilidad con PostgreSQL, por lo que las herramientas y los flujos de trabajo existentes de PostgreSQL no se transfieren directamente.
• Las implementaciones autohospedadas pueden introducir responsabilidades de infraestructura y operativas adicionales.
• Las aplicaciones que requieren consultas relacionales complejas o cargas de trabajo transaccionales pueden seguir necesitando una base de datos operativa independiente.
• El uso de Weaviate junto con bases de datos operativas y analíticas puede introducir requisitos adicionales de sincronización de datos, gobernanza e integración.

PostgreSQL + pgvector

pgvector es una extensión de PostgreSQL de código abierto que añade búsqueda por similitud vectorial a Postgres. Le permite almacenar y consultar incrustaciones de vectores junto con datos relacionales y transaccionales existentes utilizando la misma base de datos y flujos de trabajo de SQL.

Best use case: PostgreSQL + pgvector es ideal para equipos que ya utilizan Postgres y desean añadir búsqueda semántica o RAG sin introducir una base de datos vectorial independiente.

Características clave

• Búsqueda vectorial: pgvector admite la búsqueda de vecinos más cercanos exacta y aproximada, incluidos los índices HNSW e IVFFlat. Las consultas vectoriales también se pueden combinar con el filtrado de PostgreSQL y otras operaciones de SQL.
• Nativo de Postgres: Como pgvector se ejecuta como una extensión de PostgreSQL, puedes seguir utilizando SQL, transacciones, controladores, ORM y otras herramientas de PostgreSQL conocidas mientras añades la recuperación de vectores.
• Flexibilidad de despliegue: PostgreSQL + pgvector se puede ejecutar en cualquier lugar donde tu entorno de PostgreSQL admita la extensión. Las capacidades de escalado sin servidor (serverless) y elástico dependen del proveedor de la base de datos y del modelo de despliegue que elijas.
• Datos relacionales y vectoriales: Los embeddings pueden coexistir con los datos de la aplicación en PostgreSQL, lo que permite combinar la recuperación semántica con consultas estructuradas y operaciones transaccionales.

Desventajas

• La búsqueda vectorial y las cargas de trabajo transaccionales comparten los recursos de la base de datos, lo que puede generar contención a medida que crece cualquiera de las cargas de trabajo.
• Escalar grandes cargas de trabajo vectoriales puede requerir indexación, particionamiento y ajuste de infraestructura adicionales.
• El escalado serverless, la elasticidad, la gobernanza y la integración de analítica dependen en gran medida de la plataforma PostgreSQL y de la infraestructura circundante, en lugar de pgvector en sí.

Milvus

Milvus es una base de datos vectorial de código abierto diseñada para la búsqueda de similitud a gran escala. Su arquitectura distribuida separa los componentes de almacenamiento, consulta, indexación y procesamiento de datos, lo que permite a los equipos escalar diferentes partes de una carga de trabajo de recuperación vectorial de forma independiente.

Caso de uso ideal: Milvus es ideal para los equipos que ejecutan cargas de trabajo de RAG o búsqueda vectorial a gran escala que necesitan un escalado distribuido y un mayor control sobre su despliegue.

Características principales

• Búsqueda vectorial a escala: Milvus se ha creado específicamente para la búsqueda por similitud en grandes colecciones de embeddings vectoriales y admite múltiples estrategias de indexación de vecinos más cercanos aproximados para diferentes requisitos de rendimiento y recursos.
• Arquitectura distribuida: Los servicios de consulta, indexación, almacenamiento y datos pueden escalar de forma independiente, lo que permite a los equipos asignar recursos según las demandas de su carga de trabajo de recuperación.
• Despliegue gestionado y autohospedado: Milvus se puede desplegar dentro de tu propia infraestructura, mientras que Zilliz Cloud ofrece opciones gestionadas y serverless para los equipos que no desean operar los clústeres subyacentes por sí mismos.
• Alta concurrencia y baja latencia: Su arquitectura distribuida está diseñada para admitir búsquedas vectoriales de gran rendimiento en cargas de trabajo concurrentes. La latencia real depende de factores como el tipo de índice, el tamaño del conjunto de datos, el hardware, el filtrado y la configuración del despliegue.
• Aceleración por GPU: Milvus admite la indexación y la búsqueda aceleradas por GPU, lo que ofrece a los equipos otra opción para mejorar el rendimiento en cargas de trabajo vectoriales computacionalmente exigentes.

Desventajas

• Los despliegues distribuidos autohospedados pueden introducir una complejidad operativa y de infraestructura significativa.
• Milvus utiliza su propia arquitectura y API en lugar de PostgreSQL, por lo que las herramientas y los flujos de trabajo de Postgres existentes no se transfieren directamente.
• Las aplicaciones que también requieren transacciones relacionales pueden necesitar una base de datos operativa independiente.
• Ejecutar Milvus junto con sistemas operativos y analíticos puede introducir requisitos adicionales de sincronización de datos, gobernanza e integración.

Qdrant

Qdrant es una base de datos vectorial de código abierto escrita en Rust y diseñada para la búsqueda de similitud vectorial con filtrado de metadatos estructurados. Admite la recuperación semántica e híbrida para aplicaciones de IA y se puede desplegar a través de Qdrant Cloud o dentro de tu propia infraestructura.

Caso de uso ideal: Qdrant es ideal para los equipos que construyen aplicaciones de búsqueda semántica y RAG que necesitan una recuperación vectorial flexible, un filtrado de metadatos avanzado y la posibilidad de elegir entre un despliegue gestionado o autohospedado.

Características principales

• Búsqueda vectorial y filtrado: Qdrant combina la búsqueda de similitud vectorial con el filtrado sobre datos de payload estructurados, lo que permite a las aplicaciones acotar los resultados semánticos utilizando metadatos y otras condiciones.
• Recuperación híbrida y en múltiples etapas: Qdrant admite estrategias de recuperación que combinan vectores densos y dispersos, múltiples consultas y enfoques de reordenamiento (reranking). Esto ofrece a los equipos flexibilidad al crear pipelines de recuperación que necesitan más que una simple similitud vectorial.
• Despliegue gestionado y autohospedado: Qdrant Cloud ofrece una opción gestionada, mientras que los despliegues de código abierto permiten a los equipos ejecutar la base de datos dentro de su propia infraestructura.
• Alta concurrencia y baja latencia: Qdrant está diseñado para la recuperación vectorial de gran rendimiento y admite el escalado distribuido a través de sharding y replicación. El rendimiento real depende del tamaño del conjunto de datos, la configuración del índice, el filtrado, el hardware y la arquitectura de despliegue.
• Integración basada en API: Qdrant ofrece interfaces REST y gRPC, junto con bibliotecas de cliente para integrar la recuperación vectorial en aplicaciones de IA.

Desventajas

• No ofrece compatibilidad con PostgreSQL, por lo que los flujos de trabajo de SQL y las herramientas de Postgres existentes no se transfieren directamente.
• Las aplicaciones que requieren transacciones relacionales generalmente necesitarán una base de datos operativa independiente.
• Los despliegues distribuidos autohospedados requieren un ajuste y una gestión de infraestructura adicionales.

Redis Vector

Redis Vector añade la búsqueda vectorial a Redis, lo que permite a las aplicaciones almacenar y recuperar embeddings junto con datos operativos a los que se accede con frecuencia. Está diseñado para cargas de trabajo de IA sensibles a la latencia, donde la recuperación vectorial debe producirse cerca del estado de la aplicación, los datos en caché u otros datos que ya estén almacenados en Redis.

Caso de uso ideal: Redis Vector es ideal para los equipos que ya utilizan Redis y desean añadir capacidades de búsqueda semántica, RAG o recomendación sin introducir un almacén de vectores independiente.

Características principales

• Búsqueda vectorial y filtrado: Redis admite la búsqueda de similitud vectorial junto con el filtrado sobre otros campos indexados, lo que permite a las aplicaciones combinar la recuperación semántica con condiciones estructuradas.
• Múltiples índices vectoriales: Redis admite HNSW para la búsqueda aproximada de vecinos más cercanos y FLAT para la búsqueda vectorial exacta, lo que ofrece a los equipos diferentes equilibrios entre velocidad de recuperación, uso de recursos y exhaustividad (recall).
• Despliegue gestionado y autogestionado: Redis Cloud proporciona infraestructura gestionada, mientras que Redis también se puede desplegar y operar dentro de tu propio entorno.
• Alta concurrencia y baja latencia: Redis está diseñado para un acceso a datos de gran rendimiento y baja latencia, lo que hace que la búsqueda vectorial sea adecuada para aplicaciones en las que la recuperación se produce dentro de rutas de solicitud sensibles a la latencia.
• Integración de datos operativos: Los embeddings vectoriales pueden coexistir con otras estructuras de datos de Redis, lo que permite que la recuperación de IA se mantenga cerca de los datos de la aplicación que cambian con frecuencia.

Desventajas

• No proporciona compatibilidad con PostgreSQL, por lo que los equipos no pueden reutilizar directamente la interfaz SQL y las herramientas de PostgreSQL.
• Las aplicaciones que requieren consultas relacionales complejas o relaciones transaccionales pueden seguir necesitando una base de datos operativa independiente.
• Los equipos que aún no utilizan Redis introducen otro modelo de datos y sistema operativo en su arquitectura.
• El uso de Redis junto con sistemas analíticos y transaccionales independientes puede añadir requisitos de sincronización, gobernanza e integración.

Actian VectorAI DB

Actian VectorAI DB es una base de datos diseñada para combinar datos relacionales con búsqueda vectorial y analítica orientada a IA. A diferencia de las bases de datos vectoriales centradas principalmente en la recuperación en la nube, admite la implementación en entornos de la nube, locales (on-premises), locales y perimetrales (edge), lo que permite a las aplicaciones realizar búsquedas vectoriales más cerca de donde se generan sus datos.

Mejor caso de uso: Actian VectorAI DB es ideal para aplicaciones que necesitan recuperación vectorial junto con datos empresariales estructurados, especialmente cuando la flexibilidad de implementación es importante. Su compatibilidad con entornos locales y de edge también la hace adecuada para aplicaciones industriales, de fabricación y de otro tipo que necesitan realizar recuperación con IA más cerca de los dispositivos o fuentes de datos.

Características clave

• Búsqueda relacional y vectorial: Actian VectorAI DB admite consultas relacionales y búsqueda de similitud vectorial dentro de la misma base de datos, lo que permite a las aplicaciones trabajar con datos estructurados y embeddings sin mantener almacenes separados para cada uno.
• Implementación flexible: La base de datos se puede ejecutar en entornos de la nube, on-premises, locales y edge, lo que ofrece a los equipos un mayor control sobre dónde operan los datos de IA y las cargas de trabajo de recuperación.
• Compatibilidad con Edge: Su modelo de implementación amplía la recuperación vectorial a entornos embebidos y con recursos limitados, lo que la hace adecuada para aplicaciones que no pueden depender exclusivamente de una infraestructura en la nube centralizada.
• Indexación vectorial: Actian VectorAI DB admite la búsqueda de vecinos más cercanos aproximados y técnicas de indexación como HNSW para la recuperación por similitud.
• Interfaz SQL: La base de datos proporciona acceso basado en SQL a datos relacionales y vectoriales, aunque no ofrece compatibilidad con PostgreSQL.

Desventajas

• No ofrece compatibilidad con PostgreSQL, por lo que las herramientas, ORMs, extensiones y flujos de trabajo existentes de Postgres pueden requerir cambios.
• Tiene un ecosistema y una trayectoria más pequeños en cargas de trabajo de bases de datos vectoriales en comparación con opciones más consolidadas de esta comparativa.
• Los equipos que buscan principalmente un servicio vectorial gestionado en la nube pueden encontrar plataformas especializadas más sencillas para ese caso de uso.

MongoDB Atlas Vector Search

MongoDB Atlas Vector Search añade recuperación vectorial a MongoDB Atlas, lo que permite a las aplicaciones almacenar embeddings junto con los datos de documentos existentes. Esto permite a los equipos añadir búsqueda semántica e híbrida a las aplicaciones ya creadas en MongoDB sin necesidad de introducir una base de datos vectorial independiente.

Mejor caso de uso: MongoDB Atlas Vector Search es ideal para equipos que ya utilizan MongoDB Atlas y desean añadir capacidades de búsqueda semántica, RAG o recomendación, manteniendo al mismo tiempo los embeddings y los datos de la aplicación dentro de la misma base de datos.

Características clave

• Búsqueda vectorial e híbrida: Atlas Vector Search admite la recuperación semántica y puede combinar la búsqueda vectorial con otras capacidades de búsqueda y filtrado, lo que permite a las aplicaciones recuperar resultados utilizando tanto el significado como datos estructurados de documentos.
• Infraestructura gestionada: Dado que Vector Search está integrado con MongoDB Atlas, los equipos pueden utilizar una infraestructura de base de datos gestionada en lugar de implementar y operar un sistema de búsqueda vectorial independiente.
• Almacenamiento nativo en documentos: Los embeddings se pueden almacenar junto con los datos y metadatos de la aplicación en documentos de MongoDB, manteniendo la información utilizada para la recuperación cerca de sus datos de origen.
• Alta concurrencia y baja latencia: Atlas está diseñado para cargas de trabajo de aplicaciones en producción y puede escalarse en implementaciones distribuidas. El rendimiento de la búsqueda vectorial depende de factores como el tamaño del conjunto de datos, la configuración del índice, el filtrado, la carga de trabajo y la configuración de implementación.
• Integración con MongoDB: Los equipos que ya utilizan MongoDB pueden añadir la recuperación vectorial sin adoptar una arquitectura de base de datos diferente ni mantener un almacén vectorial adicional.

Desventajas

• Sus mayores ventajas arquitectónicas aplican a los equipos que ya utilizan MongoDB Atlas.
• No ofrece compatibilidad con PostgreSQL, por lo que las herramientas de PostgreSQL y los flujos de trabajo de SQL no se transfieren directamente.
• Los equipos que solo necesitan una recuperación vectorial especializada pueden preferir una base de datos vectorial dedicada con mayor flexibilidad específica para la recuperación.
• Las organizaciones que utilizan plataformas independientes de analítica o gobernanza aún pueden requerir integración adicional entre MongoDB y esos sistemas.

Chroma

Chroma es una base de datos de código abierto diseñada para almacenar y recuperar datos utilizados por aplicaciones de IA. Admite búsqueda vectorial, de texto completo y de metadatos, y está diseñada en torno a una interfaz accesible para desarrolladores para crear aplicaciones de búsqueda semántica y RAG. Los equipos pueden ejecutar Chroma localmente o utilizar Chroma Cloud para obtener infraestructura gestionada.

Mejor caso de uso: Chroma es ideal para desarrolladores y equipos que desean una forma sencilla de añadir recuperación vectorial a sus aplicaciones de IA sin gestionar una base de datos vectorial distribuida más compleja. Es especialmente útil para aplicaciones de búsqueda semántica y RAG donde la facilidad de desarrollo e integración son prioridades.

Características clave

• Búsqueda vectorial, de texto completo y de metadatos: Chroma admite múltiples métodos de recuperación dentro del mismo sistema, lo que permite a las aplicaciones combinar la similitud semántica con la búsqueda por palabras clave y el filtrado por metadatos.
• Implementación local y gestionada: Chroma Cloud proporciona infraestructura gestionada, mientras que Chroma también puede ejecutarse localmente para desarrollo o implementarse dentro de su propio entorno.
• API enfocada en desarrolladores: Chroma proporciona una interfaz accesible para almacenar embeddings, adjuntar metadatos y consultar datos de aplicaciones de IA sin necesidad de que los desarrolladores gestionen infraestructura vectorial de más bajo nivel.
• Integraciones con frameworks de IA: Chroma se integra con frameworks de desarrollo de IA populares como LangChain y LlamaIndex, facilitando la incorporación de la recuperación en los flujos de trabajo de RAG existentes.
• Recuperación en producción: Chroma admite aplicaciones de IA en producción, pero los equipos con requisitos exigentes de concurrencia, escala o latencia deben realizar evaluaciones comparativas (benchmarks) según sus cargas de trabajo y configuración de implementación específicas.

Desventajas

• No ofrece compatibilidad con PostgreSQL, por lo que las herramientas y los flujos de trabajo existentes de PostgreSQL no se transfieren directamente.
• Las aplicaciones que requieren transacciones relacionales por lo general necesitarán una base de datos operacional independiente.
• Los equipos con requisitos de rendimiento o escalado distribuido muy especializados pueden preferir bases de datos vectoriales que ofrezcan un mayor control de infraestructura e indexación.
• Utilizar Chroma junto con bases de datos operacionales y analíticas puede introducir requisitos adicionales de sincronización, gobernanza e integración.

Cómo elegir la solución de base de datos de IA adecuada

La base de datos de IA adecuada depende del papel que deba desempeñar dentro de su aplicación y de la arquitectura de datos existente. Utilice las siguientes preguntas para reducir sus opciones.

1. ¿Qué tipo de búsqueda necesita su aplicación?

Comience con los patrones de recuperación que realmente utiliza su aplicación. Si la carga de trabajo es principalmente búsqueda de similitud semántica sobre embeddings, una base de datos vectorial dedicada como Pinecone, Qdrant, Milvus o Weaviate puede ser una opción natural.

Si su aplicación también necesita búsqueda por palabras clave, filtrado por metadatos, consultas relacionales u operaciones transaccionales, considere cuántos sistemas independientes se necesitarían para admitir esos patrones. Soluciones como PostgreSQL + pgvector y Lakebase permiten que la recuperación vectorial funcione junto con datos relacionales, mientras que otras bases de datos ofrecen diferentes combinaciones de búsqueda vectorial, de texto completo e híbrida.

2. ¿Necesita compatibilidad con Postgres?

Si su aplicación ya se ejecuta en PostgreSQL, pgvector proporciona una forma sencilla de añadir búsqueda vectorial mientras mantiene sus consultas SQL, controladores (drivers), ORMs y flujos de trabajo operacionales existentes.

Lakebase es una opción más sólida cuando necesita Postgres serverless para cargas de trabajo operativas de AI junto con el entorno más amplio de Databricks.

3. ¿Cuánto fluctúa su carga de trabajo?

Considere tanto su tráfico normal como la forma drástica en que cambia la demanda a lo largo del tiempo. Las aplicaciones con tráfico impredecible, actividad intermitente de agentes o picos repentinos de uso pueden beneficiarse de una infraestructura que se escala automáticamente en lugar de requerir que se aprovisione capacidad para la demanda máxima.

4. ¿Cuáles son sus requisitos de concurrencia y latencia?

Considere cuántos usuarios, agentes, servicios y procesos en segundo plano pueden acceder a la base de datos de forma simultánea, y cuánta latencia puede agregar cada operación de la base de datos a la aplicación.

Estos requisitos son aún más importantes para las aplicaciones basadas en agentes, ya que una sola ejecución puede implicar múltiples recuperaciones, lecturas y escrituras. En lugar de depender de la cifra de latencia principal de una base de datos, evalúe el rendimiento en una carga de trabajo similar a la suya, lo que incluye el tamaño del conjunto de datos, la configuración de índices, el filtrado, las operaciones concurrentes y los patrones de lectura y escritura.

5. ¿A dónde deben ir después sus datos operativos?

Los datos de las aplicaciones de AI rara vez permanecen aislados dentro de la base de datos de servicio. Las interacciones de agentes, el estado de la aplicación, los resultados de recuperación y otros datos operativos pueden terminar utilizándose para análisis, desarrollo de modelos, monitoreo o enriquecimiento de datos.

Considere la facilidad con la que cada base de datos se conecta a esos sistemas descendentes. Agregar una base de datos de vectores especializada puede valer la pena cuando la recuperación es el requisito principal, pero también puede introducir otra canalización de datos si la misma información debe moverse entre sistemas operativos, de recuperación y analíticos.

6. ¿Cómo gobernará los datos en toda la arquitectura?

Cada base de datos adicional puede introducir otro conjunto de permisos, políticas de acceso, credenciales y flujos de trabajo de gobernanza. Considere si puede administrar la gobernanza junto con el resto de su entorno de datos o si la adopción de una base de datos especializada crea un límite de seguridad y gobernanza adicional.

Conclusión

Elegir una base de datos de AI depende de su arquitectura. Las bases de datos de vectores dedicadas, como Pinecone, Weaviate, Milvus y Qdrant, se adaptan bien a la recuperación de vectores a gran escala, mientras que pgvector es una opción sencilla para agregar búsqueda de vectores a una base de datos PostgreSQL existente.

Para las aplicaciones que también necesitan Postgres transaccional, infraestructura elástica, búsqueda de AI e integración de análisis, mantener sistemas separados puede agregar una sobrecarga de sincronización y gobernanza. Databricks Lakebase reúne estas cargas de trabajo, lo que la convierte en una opción sólida para los equipos que crean aplicaciones de AI en producción sobre Databricks.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la mejor base de datos de AI?

La mejor base de datos de AI depende de su carga de trabajo y del stack de datos existente. Las bases de datos de vectores dedicadas como Pinecone, Qdrant, Milvus y Weaviate son opciones sólidas cuando la recuperación especializada de vectores es el requisito principal. PostgreSQL con pgvector se adapta de forma natural a los equipos que desean agregar búsqueda de vectores a una base de datos Postgres existente. Para los equipos que usan Databricks y necesitan Postgres transaccional junto con búsqueda de AI, análisis y datos empresariales gobernados, Lakebase proporciona una opción más integrada.

¿Cuáles son las bases de datos de AI más populares?

Las opciones populares de bases de datos de AI incluyen bases de datos de vectores dedicadas como Pinecone, Qdrant, Milvus, Weaviate y Chroma, así como bases de datos consolidadas que han agregado capacidades de recuperación de vectores, incluidas PostgreSQL con pgvector, MongoDB Atlas Vector Search y Redis Vector. Databricks Lakebase ofrece otro enfoque al combinar Postgres serverless con capacidades de búsqueda e integración con la plataforma Databricks más amplia.

La elección correcta depende menos de la popularidad que de si necesita una recuperación de vectores especializada, transacciones relacionales, compatibilidad con un ecosistema de base de datos existente o una integración más estrecha con cargas de trabajo de análisis y AI.

¿Puede la AI administrar una base de datos?

La AI puede ayudar con tareas de administración de bases de datos, como la optimización de consultas, el análisis de rendimiento, la detección de anomalías, la planificación de capacidad y la resolución de problemas. Algunas plataformas de bases de datos administradas también automatizan tareas de infraestructura, como el escalamiento, las copias de seguridad, el mantenimiento y la gestión de recursos.

Sin embargo, estas capacidades varían según la plataforma y no deben confundirse con una base de datos que administra de forma autónoma todos los aspectos de las operaciones de producción. Los equipos aún necesitan un monitoreo adecuado, controles de acceso, prácticas de confiabilidad y supervisión para los sistemas de producción.

¿Qué debe buscar en una base de datos de AI?

Evalúe qué tan bien admite la base de datos los patrones de búsqueda y los requisitos operativos de su aplicación. Las consideraciones importantes incluyen capacidades de búsqueda vectorial, de texto completo e híbrida; infraestructura serverless y elasticidad; compatibilidad con su stack de bases de datos existente; requisitos de concurrencia y latencia; gobernanza; e integración con sistemas de AI y análisis.

Para las aplicaciones que también mantienen un estado operativo, considere si mantener juntos los datos transaccionales y la recuperación de AI podría reducir la sincronización y la infraestructura requeridas por una base de datos de vectores independiente.

(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original