Una vez que el significado del lenguaje ha sido transformado en vectores mediante embeddings, surge una pregunta clave: ¿dónde se almacenan y cómo se consultan eficientemente esas representaciones? La respuesta a ese problema es la base de datos vectorial.

Una base de datos vectorial (o vector store) es un componente fundamental en la arquitectura moderna de la Inteligencia Artificial. Aquí te explico qué es y cómo funciona:

1. Definición y Propósito

Una base de datos vectorial es un sistema de almacenamiento diseñado específicamente para guardar embeddings (incrustaciones).

Sin embargo, su valor no está únicamente en almacenar vectores, sino en permitir búsquedas eficientes por similitud semántica a gran escala. Para ello, las bases vectoriales incorporan estructuras de indexación especializadas que hacen posible comparar millones de vectores en tiempos aceptables.

• Los embeddings son vectores densos (listas de números) que actúan como las «huellas dactilares» de un documento o dato, capturando su significado semántico.
• A diferencia de las bases de datos tradicionales que buscan coincidencias exactas de palabras clave, las bases vectoriales están optimizadas para buscar por similitud. Esto significa que pueden identificar rápidamente qué información es conceptualmente más cercana a una consulta específica.

2. Cómo funciona en la práctica

El proceso dentro de una base vectorial sigue estos pasos:

1. Almacenamiento: Cuando se introduce un documento, no se guarda solo como texto simple, sino que se procesa para crear su vector correspondiente, el cual se almacena en la base.
2. Búsqueda Semántica: Cuando un usuario hace una pregunta, el sistema convierte esa pregunta en un vector (embedding). Luego, la base de datos busca los vectores de documentos que son matemáticamente más similares a la pregunta.
3. Recuperación: Esto permite encontrar información relevante basándose en el significado. Por ejemplo, una búsqueda de «entregas malas» podría recuperar documentos sobre «envíos dañados» o «demoras», aunque no compartan las mismas palabras, porque sus vectores están cerca en el espacio semántico.

Este proceso suele apoyarse en búsquedas aproximadas de vecinos más cercanos, lo que implica un balance deliberado entre velocidad y precisión, especialmente cuando se trabaja con grandes volúmenes de información.

3. Su rol en la Inteligencia Artificial (RAG)

Las bases de datos vectoriales son el núcleo de los sistemas RAG (Generación Aumentada por Recuperación). Permiten superar dos grandes limitaciones de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM):

• Conocimiento congelado: Permiten conectar el modelo a una «memoria externa» que se puede actualizar constantemente sin necesidad de reentrenar el modelo.
• Ventana de contexto: Permiten que el modelo tenga acceso a una cantidad masiva de información externa, recuperando solo los fragmentos más relevantes para enviarlos al LLM en el momento de generar una respuesta.

Es importante notar que la base vectorial no “razona” ni “decide” qué información es correcta. Su función es recuperar fragmentos relevantes basándose en similitud semántica; la interpretación y generación final siguen siendo responsabilidad del modelo de lenguaje.

Un ejemplo de tecnología de base de datos vectorial es Pinecone, que es una plataforma optimizada para búsquedas semánticas de alta velocidad.

Existen también otras alternativas, tanto comerciales como de código abierto, que pueden desplegarse como servicios gestionados o integrarse directamente en aplicaciones.