¡Índice vectorial vs base de datos vectorial, explicado claramente! La mayoría de la gente usa estos términos indistintamente. Eso es un error. Piénsalo así: Un índice vectorial es un algoritmo. Toma tus vectores, los organiza en una estructura buscable (como HNSW) y encuentra objetos similares rápidamente. FAISS es un buen ejemplo. Pero un algoritmo por sí solo no gestiona el almacenamiento, el filtrado ni la escalabilidad. Simplemente busca. Una base de datos vectorial envuelve ese índice con todo lo demás que necesitas: almacenamiento distribuido, filtrado de metadatos, persistencia y acceso concurrente. También te da flexibilidad en cómo indexas. HNSW, IVF, DiskANN: diferentes técnicas para distintos equilibrios entre velocidad, precisión y memoria. Milvus es un buen ejemplo. Así que, uno es un componente. La otra es un sistema. Esta distinción se siente académica hasta que llegas a la escala. Entonces se vuelve caro. Una empresa de conducción autónoma aprendió esto por las malas. Estaban construyendo un sistema de búsqueda de imágenes de conducción, a gran escala. Cada viaje genera fotogramas; cada fotograma se convierte en una incrustación vectorial. Los ingenieros necesitaban consultar escenarios como "intersecciones urbanas nocturnas con peatones" a lo largo de meses de datos. FAISS fue el punto de partida natural. Rápido, ligero, fácil de montar. Pero a medida que los datos crecían, las incrustaciones de cada día se convertían en un archivo índice independiente. Meses después: cientos de miles de archivos aislados. ...