Introducción Vector databases o bases de datos vectoriales se han convertido en un componente esencial en el ecosistema de inteligencia artificial y búsqueda semántica. El mercado creció de forma notable en 2024 y se proyecta seguir en expansión. Más del 70 por ciento de las organizaciones que adoptan IA utilizan bases de datos vectoriales para búsquedas, embeddings y pipelines de RAG. Tras experimentar con tecnologías como FAISS, ChromaDB, Pinecone y pgvector decidimos implementar una versión didáctica llamada CapybaraDB, desarrollada en Python y pensada para aprendizaje y prototipado rápido.

Qué es una base de datos vectorial Una base de datos vectorial almacena y busca representaciones numéricas de datos como texto, imágenes o audio. Cada embedding es un vector de números de punto flotante que representa semánticamente el contenido. A diferencia de las búsquedas tradicionales por coincidencia exacta, aquí se recupera por similitud midiendo distancias en un espacio multidimensional usando métricas como coseno o distancia euclidiana. Estas bases de datos son fundamentales para búsqueda semántica, sistemas de recomendación, RAG para chatbots, detección de similitud de imágenes y detección de anomalías. Ejemplos conocidos incluyen Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant y Chroma.

Filosofía de diseño Simplicidad CapybaraDB persigue ser una implementación ligera y entendible con APIs sencillas como add_document search y get_document para facilitar el aprendizaje. Flexibilidad Soporta distintos formatos, niveles de precisión float32 float16 o binaria, modo en memoria o persistente y aceleración por GPU. Dependencias mínimas Diseño orientado a prototipos con librerías esenciales. Enfoque educativo Mostrar los conceptos básicos que hay detrás de una base de datos vectorial.

Resumen de benchmarks Índices e indexado En pruebas con colecciones pequeñas y medianas la mayor parte del tiempo de indexado corresponde a la generación de embeddings. El almacenamiento en disco resulta insignificante comparado con el coste de embedding. El tamaño del índice crece de forma lineal y se mantiene compacto para miles de fragmentos. Rendimiento de consultas Las consultas top k muestran latencias medias bajas alrededor de 7 a 9 ms y throughput superior a 100 qps en rangos de 100 a 5000 vectores para búsquedas exactas vectorizadas. En la medición la mitad de la latencia proviene del embedding de la consulta y la otra mitad de la recuperación. Calidad de recuperación En un escenario sintético con fragmentos de 512 tokens la precisión temprana es excelente P@1 igual a 1 y nDCG alto mostrando un buen ordenamiento de los resultados. El recall a k 5 fue prácticamente perfecto lo que indica que los 5 primeros resultados contienen la mayor parte del material relevante. Nota sobre los datos de evaluación Los documentos empleados en estos experimentos fueron cortos por lo que un tamaño de chunk de 512 equivalió en la práctica a embeddings por documento. Para textos largos es necesario experimentar con tamaños de chunk más pequeños como 128 o 256 para obtener recuperación a nivel de pasaje.

Qué implican los resultados Para colecciones pequeñas y medianas hasta 10k fragmentos la búsqueda exacta es rápida y precisa con latencias bajas y calidad alta. El indexado y el tamaño del índice escalan linealmente y el coste de almacenamiento es pequeño en comparación al tiempo de embedding.

Arquitectura fundamental BaseIndex Estructura en memoria que mantiene documentos chunks y vectores por separado para evitar duplicación y facilitar la reconstrucción de contexto. Documentos chunked se referencian por IDs permitiendo devolver el documento completo al recuperar un fragmento.

Index Con persistencia extiende BaseIndex y enlaza con la capa de almacenamiento. Al crear un índice se intenta cargar automáticamente una versión persistida si existe la ruta configurada, o bien se trabaja en memoria si no se especifica almacenamiento.

CapybaraDB Interfaz principal La clase principal expone parámetros para colecciones chunking tamaño de chunk precisión y dispositivo. Permite crear colecciones múltiples controlar la tokenización y elegir entre CPU o CUDA para aceleración.

Embeddings Modelo y proceso Se usa un modelo ligero de sentence transformers que produce vectores de dimensión 384. El modelo y el tokenizador se inicializan una sola vez y se reutilizan para eficiencia. El proceso de embedding incluye tokenización pooling medio y normalización L2 para obtener vectores unitarios. Modos de precisión Soportados float32 float16 y binario. En el modo binario cada dimensión se convierte en 0 o 1 para ahorrar memoria y la búsqueda compensa con ajustes en la similitud.

Pipeline de procesamiento al añadir un documento Flujo general ID único para cada documento tokenización opcional basada en tokens (no en caracteres) para respetar límites de tokens y producir chunks semánticamente coherentes generación de embeddings en batch para rendimiento y adición al almacén vectorial concatenando tensores cuando existen vectores previos. En modo persistente cada add_document persiste el índice automáticamente permitiendo recuperaciones incrementales sin necesidad de guardado manual.

Mecánica de búsqueda Proceso de consulta La consulta se embebe con el mismo modelo y se calcula la similitud con todos los vectores almacenados. En precisión binaria se usa producto punto escalado para estimar la fracción de bits activos coincidentes. En precisión flotante normalizada la multiplicación matricial equivale a similitud coseno. Se utiliza top k para seleccionar los mejores matches y luego se reconstruye el resultado devolviendo chunk texto ID de documento y el documento completo para dar contexto.

Almacenamiento y persistencia La capa de Storage guarda el estado usando archivos NPZ comprimidos de NumPy incluyendo vectores IDs de chunk textos y metadatos. El formato NPZ es compacto eficiente y multiplataforma. CapybaraDB permite dos modos de operación modo en memoria para experimentos o modo persistente para producción.

Ejemplo de uso sencillo Un flujo típico consiste en inicializar la base de datos con chunking si se desea añadir documentos mediante add_document y realizar búsquedas con search para obtener fragmentos relevantes y el documento completo como contexto para tareas de RAG o agentes conversacionales. Este patrón es útil en proyectos de investigación documentación corporativa y aplicaciones que requieren recuperación semántica rápida.

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Conclusión CapybaraDB nace como una implementación educativa que permite comprender los componentes esenciales de una base de datos vectorial desde indexado y embeddings hasta búsqueda y persistencia. Para empresas que buscan llevar estas capacidades al entorno productivo Q2BSTUDIO proporciona experiencia en integración desarrollo y seguridad para convertir prototipos en soluciones robustas y escalables.

Contacto Si desea explorar cómo aplicar búsqueda semántica RAG o agentes IA en su organización contacte con nuestro equipo para diseñar una solución a medida que combine embeddings bases de datos vectoriales y despliegue seguro en la nube.