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Un reranker relee los pasajes que devuelve pgvector y los reordena por relevancia. Con bge-reranker-v2-m3 servido por llama.cpp en CPU, reordenar 20 candidatos subió el nDCG@10 de 0,805 a 0,850 en 300 preguntas de MIRACL en español; pasar 50 no mejoró nada y costó 2,7 veces más tokens.
Postgres con pgvector es la opción por defecto para RAG en producción hasta diez millones de vectores: un índice HNSW, una base de datos y un plan de backup. Con reranking de dos etapas, búsqueda híbrida BM25 y SLOs medibles (p95 menor de 700 ms, recall@10 mayor de 0,85), la pila escala sin infraestructura adicional.
Esta guía instala PostgreSQL 18.6 con pgvector 0.8.7 en Debian o Ubuntu desde el repositorio PGDG, crea un rol y una base dedicados, ajusta la memoria, construye un índice HNSW y lo verifica con EXPLAIN. La 0.8.7 corrige CVE-2026-103484, un desbordamiento de búfer en la construcción de índices IVFFlat.
pgvector maduró en 2023-2024 con el tipo de índice HNSW y la construcción paralela que llegó en la versión 0.6. Para los proyectos que ya operan PostgreSQL, ya no hace falta una base vectorial dedicada en la mayoría de los casos: esta guía explica cuándo basta, cómo configurar el índice y dónde empieza a quedarse corto.
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.
