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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 completamente funcional, sin necesidad de añadir un servicio separado al stack. Extiende Postgres con el tipo vector, índices IVFFlat para búsqueda aproximada (ANN) y la capacidad de combinar filtros SQL relacionales con ranking vectorial en la misma query. Para la mayoría de proyectos RAG y chatbots internos, esos límites nunca se alcanzan.
LangChain es un framework Python que unifica la construcción de aplicaciones con LLM: prompt templates, retrievers sobre bases vectoriales, agentes con function calling y memoria conversacional. Aporta valor real en prototipos rápidos y sistemas con varios modelos, pero en producción de un caso único bien definido el código directo suele ser más mantenible.
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.
El fine-tuning de un LLM propio compensa en tres casos: necesitas un estilo o voz muy específicos, un formato de salida rígido y estructurado, o quieres reducir coste y latencia con un modelo pequeño especializado. LoRA y QLoRA han bajado el coste de GPU, pero preparar datos y operar el modelo en producción siguen siendo caros. Para el resto, RAG y prompt engineering bastan.
