Índice de vectores vs Base de datos de vectores, ¡explicado claramente! La mayoría de las personas usan estos términos de manera intercambiable. Eso es un error. Piénsalo de esta manera: Un índice de vectores es un algoritmo. Toma tus vectores, los organiza en una estructura buscable (como HNSW) y encuentra elementos similares rápidamente. FAISS es un buen ejemplo. Pero un algoritmo por sí solo no maneja almacenamiento, filtrado o escalabilidad. Solo busca. Una base de datos de vectores envuelve ese índice con todo lo que necesitas: almacenamiento distribuido, filtrado de metadatos, persistencia y acceso concurrente. También te da flexibilidad en cómo indexas. HNSW, IVF, DiskANN: diferentes técnicas para diferentes compensaciones entre velocidad, precisión y memoria. Milvus es un buen ejemplo. Así que, uno es un componente. El otro es un sistema. Esta distinción parece académica hasta que alcanzas la escala. Entonces se vuelve costoso. Una empresa de conducción autónoma aprendió esto de la manera difícil. Estaban construyendo un sistema de búsqueda para grabaciones de conducción - a gran escala. Cada viaje genera fotogramas; cada fotograma se convierte en un embedding de vector. Los ingenieros necesitaban consultar escenarios como "intersecciones urbanas nocturnas con peatones" a través de meses de datos. FAISS fue el punto de partida natural. Rápido, ligero, fácil de configurar. Pero a medida que los datos crecían, los embeddings de cada día se convertían en un archivo de índice separado. Meses después: cientos de miles de archivos aislados. ...