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El RAG híbrido en 2026 combina búsqueda densa y léxica fusionadas con RRF, reranking cross-encoder sobre los top-50, chunking consciente de estructura y evaluación continua con Ragas o TruLens. Es el patrón que sobrevive en sistemas serios tres años después del boom inicial de embeddings.
Las bases de datos vectoriales han pasado de ser una curiosidad experimental a ser el componente central de la mayoría de productos basados en LLMs. Esta comparativa cubre Qdrant, Pinecone y Weaviate: arquitectura, fortalezas, limitaciones y un árbol de decisión para elegir según tus prioridades operativas y presupuesto.
pgvector convierte PostgreSQL en una base vectorial sin añadir otro servicio al stack. Con la versión 0.8.6 y PostgreSQL 18, HNSW dio un 95,1 % de recall@10 en 1,15 ms sobre 99.000 embeddings reales. Los filtros SQL comparten consulta con el ranking vectorial, y los recorridos iterativos evitan que un filtro devuelva menos filas de las pedidas.
Chroma es la base de datos vectorial más sencilla para empezar con embeddings y búsqueda semántica: se instala con pip install chromadb, no exige infraestructura adicional y ofrece una API mínima (add, query, delete). Es ideal para prototipos y RAG de tamaño medio; por encima de unos pocos millones de vectores, conviene migrar a Qdrant o Milvus.
Qdrant es la opción cuando priorizas control total y rendimiento en autoalojamiento; Pinecone gana si buscas SaaS totalmente gestionado sin operaciones; Weaviate destaca cuando necesitas embeddings nativos y búsqueda híbrida integrados en el mismo pipeline. Esta comparativa detalla arquitectura, cuantización, filtrado y casos de uso RAG para decidir según presupuesto y necesidad de control.
