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Redis 8.2 incorpora la búsqueda vectorial como tipo de dato nativo. La duda real es si sustituye a un motor dedicado como Qdrant, Weaviate o pgvector en cargas con millones de vectores y latencias exigentes, o si solo sirve como complemento del caché que ya tienes.
El RAG de 2023 era búsqueda vectorial con un LLM detrás. El de 2025 es un sistema híbrido que combina vectores, búsqueda léxica y grafos de conocimiento. Qué ha cambiado, dónde funciona cada pieza y qué decisiones marcan la diferencia entre un RAG útil y uno decepcionante.
La búsqueda híbrida combina BM25 y recuperación vectorial para cubrir lo que cada una no puede sola. El vector falla en identificadores exactos como SKUs o CVEs; BM25 falla cuando consulta y documento usan vocabulario distinto. La fusión mediante Reciprocal Rank Fusion (RRF) suma los dos rankings sin depender de sus escalas de puntuación.
MariaDB 11.7 (noviembre de 2024) añade vector search nativo con índice HNSW, mejoras en JSON con JSON_OBJECT_AGG y un 5-15 % más de rendimiento en lectura frente a 11.5. Frente a MySQL 8, la ventaja es no depender de HeatWave para embeddings; frente a PostgreSQL, sigue por detrás en profundidad de tipos y funciones JSON.
