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Etiqueta: Vector Databases
Un Retriever, tres backends: Portar la búsqueda de NumPy a Chroma, FAISS y Pinecone
Lleve un recuperador de coseno de NumPy elaborado a mano a Chroma, FAISS y Pinecone, y descubra qué aportan los índices, los filtros de metadatos y la persistencia, además de los errores que afectan la relevancia.
11 min de lecturaCómo funciona una base de datos vectorial: embeddings, búsqueda vectorial y memoria humana
Un modelo mental basado en la memoria para la búsqueda vectorial: cómo funcionan los embeddings, la similitud, los índices de vecino más cercano y los filtros de metadatos dentro de una base de datos vectorial para RAG.
9 min de lecturaAjuste de índices HNSW y escalamiento de la búsqueda vectorial para RAG en producción
Aprenda cómo los parámetros M y ef de HNSW equilibran la recuperación, la latencia y la memoria, cómo configurarlos en Chroma, y cuándo escalar una base de datos vectorial verticalmente o mediante sharding.
4 min de lecturaCómo funcionan realmente las bases de datos vectoriales: desde los embeddings hasta la búsqueda híbrida
Explica cómo los embeddings codifican el significado, cómo escalan las búsquedas de similitud y el indexado, y cuándo las búsquedas híbridas y las bases de datos vectoriales son realmente adecuadas para los sistemas de IA empresarial.
8 min de lecturaPruebas de rendimiento de bases de datos vectoriales para búsquedas semánticas de alto rendimiento.
Aprenda una metodología práctica de Node.js y Python para realizar pruebas de rendimiento de bases de datos vectoriales bajo cargas realistas, a fin de tomar decisiones arquitectónicas y de escalado adecuadas.
14 min de lecturaPor qué lo más simple supera a lo complejo en las arquitecturas actuales de agentes de IA
Este artículo analiza tres argumentos presentados en 2024 contra las bases de datos vectoriales, la memoria hipergráfica y la complejidad en la orquestación, demostrando que los sistemas más simples suelen superar a las estructuras complejas formadas por agentes.
15 min de lecturaExplicación de las bases de datos vectoriales: El motor detrás de la búsqueda RAG y de la inteligencia artificial
Aprenda cómo las bases de datos vectoriales convierten el texto en embeddings, potencian la búsqueda semántica y los pipelines RAG, e impulsan aplicaciones de IA en el mundo real como las recomendaciones.
7 min de lecturaEntendiendo la memoria de la IA: contexto, embeddings, RAG y pesos del modelo explicados.
Este artículo explica cómo los sistemas de IA realmente almacenan información, abordando las ventanas de contexto, los embeddings, las bases de datos vectoriales, RAG y los parámetros del modelo.
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