Pinecone y los gestionados: qué compras cuando pagas

Servicios totalmente gestionados, incluido Atlas Vector Search: ahorro operativo frente a dependencia y factura.

Qdrant, Weaviate y Milvus: código abierto de producción

Arquitectura, modelo de despliegue, filtrado y madurez operativa de los tres motores dedicados más usados.

pgvector a fondo: cuándo PostgreSQL es suficiente

Índices HNSW dentro de Postgres, filtrado combinado con SQL, límites reales de escala y coste operativo.

Elegir base de datos vectorial: escala, filtrado, híbrido y coste

Los cuatro criterios que reducen el catálogo a dos o tres candidatos reales en diez minutos.

Modelos de reranking: Cohere Rerank, BGE-reranker y cross-encoders

Comparativa práctica de precisión, latencia y coste, con el punto en que el reranking deja de compensar.

El modelo generador: criterios para elegir quién redacta

Fidelidad al contexto, seguimiento de instrucciones, ventana, coste por consulta y los modelos pequeños que bastan.

Embeddings en español: qué funciona de verdad

Modelos multilingües frente a modelos entrenados en inglés, y el problema de los corpus mezclados que casi nadie mide.

Embeddings abiertos comparados: BGE, E5, GTE y Nomic

Autoalojarlos: requisitos de GPU, rendimiento por lote y el punto exacto en que salen más baratos que la API.

Embeddings comerciales comparados: OpenAI, Cohere, Voyage y Jina

Precio por millón de tokens, calidad multilingüe, límites de tasa y qué implica de verdad depender de una API ajena.

Cómo elegir un modelo de embeddings: seis criterios

Dimensionalidad, ventana de contexto, idioma, dominio, coste y portabilidad. Qué mirar en MTEB y qué ignorar.

Agentic RAG: del sistema que responde al que decide

Recuperación de varios pasos, elección de herramientas y las condiciones concretas en que un agente se justifica.

GraphRAG: entidades, relaciones y comunidades

Cuando la respuesta está repartida en veinte documentos. Extracción de grafo, detección de comunidades y coste de indexación.