Comparación de la profundidad de las bases de datos vectoriales: Weaviate, Milvus y Qdrant
En el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, especialmente cuando se crean aplicaciones como los sistemas RAG (Retrieval Augmented Generation) y la búsqueda semántica, resulta crucial procesar y recuperar de forma eficiente enormes cantidades de datos no estructurados. Las bases de datos vectoriales han surgido como una tecnología fundamental para afrontar este reto. No sólo sirven para almacenar ...