Conceptos Fundamentales
Base de Datos Vectorial
Base de datos optimizada para almacenar y buscar vectores de embedding de alta dimensión.
Una base de datos vectorial (Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector) guarda los vectores de embedding de tus textos y encuentra rápidamente los más cercanos a un vector de consulta. Mientras una base de datos clásica compara palabras, esta compara significados. Es donde reside la memoria de las arquitecturas RAG.
Términos Relacionados
Embedding (Incrustación)
Vector numérico denso que codifica el significado semántico de un texto.
RAG (Generación Aumentada por Recuperación)
Enriquecer las respuestas recuperando documentos relevantes de una fuente externa.
Búsqueda Semántica
Búsqueda que devuelve resultados por significado y no por coincidencia exacta de palabras.
Inferencia
El proceso de ejecutar un modelo entrenado para generar salidas a partir de nuevas entradas.