Vector DB
Las bases de datos vectoriales son esenciales para habilitar la búsqueda semántica y la generación aumentada por recuperación (RAG) en IA. Realizamos un análisis comparativo de las principales plataformas para determinar la capa de recuperación óptima para los modelos de lenguaje natural (LLM).
Benchmark de bases de datos vectoriales: 7 motores de código abierto para RAG
Vector DBBenchmark4 de sepEvaluamos siete bases de datos vectoriales de código abierto y autogestionadas como capa de recuperación de un pipeline de RAG, cada una ejecutada una a la vez sobre los mismos embeddings bge-m3 y consultas médicas y técnicas reales, de modo que el índice de la base de datos fuera la única variable. La carga de…
- Vector DBBenchmark20 de jul
Calculadora de dimensionamiento y selección de bases de datos vectoriales
La pregunta práctica detrás de una base de datos vectorial autogestionada para RAG es qué motor se ajusta a un servidor dado y cuál descarta la carga de trabajo. La calculadora a continuación responde ambas, a partir de nuestro benchmark de siete bases de datos vectoriales autogestionadas ejecutadas con recall emparejado sobre incrustaciones idénticas. Cinco…