
16 bases de datos vectoriales para construir RAG y agentes de IA en 2026
Las bases de datos vectoriales se han convertido en una pieza habitual de las aplicaciones de inteligencia artificial que necesitan recuperar conocimiento externo. Sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation), buscadores semánticos, asistentes empresariales y agentes utilizan embeddings para localizar información por significado y proporcionar al modelo únicamente el contexto que necesita. El mercado, sin embargo, ya no se limita a unas pocas Vector DB especializadas: PostgreSQL, Redis, Elasticsearch, MongoDB, OpenSearch y Azure AI Search también han incorporado capacidades vectoriales cada vez más completas. Las claves de las bases de datos vectoriales en 30 segundos La idea detrás de estas plataformas es relativamente sencilla. Un modelo de embeddings transforma texto, imágenes, audio u otros contenidos en vectores numéricos. Elementos conceptualmente relacionados tienden a




