Construí un motor de búsqueda por 22 al mes. Después de 25 años en TI trabajando en sistemas federales que procesaban millones de préstamos en servidores más antiguos que algunos desarrolladores junior, decidí crear mi propia solución cuando las opciones existentes no encajaban.

Problema con las alternativas actuales: Elasticsearch resulta complejo y costoso y requiere un clúster. Algolia es excelente pero puede superar 500 al mes a escala. Meilisearch mejora la experiencia pero aún exige infraestructura y mantenimiento.

La pila que desarrollé se centra en simplicidad, coste reducido y rendimiento real en producción: Base de datos: SQLite con FTS5 para búsqueda textual. Ranking: BM25 combinado con búsqueda vectorial híbrida de 384 dimensiones. Vectores: extensión sqlite-vec junto con el modelo Xenova/all-MiniLM-L6-v2. Red: malla P2P con identidad RSA y WebSocket para comunicación eficiente. Almacenamiento: 930 bytes por documento. Infraestructura total: 2 servidores, 22 al mes. Actualmente indexando más de 50000 páginas y creciendo.

Por qué SQLite funciona aquí: muchos creen que SQLite no escala, pero FTS5 con BM25 maneja millones de documentos cuando está bien diseñado. Añadiendo sqlite-vec se consigue similitud vectorial para búsquedas híbridas sin depender de Pinecone o Weaviate. No hay clústeres complejos ni operaciones pesadas, simplemente funciona y es fiable.

Detalles técnicos clave: búsqueda híbrida BM25 + vectores 384 dimensiones para combinar relevancia lexical y semántica; el uso de la extensión sqlite-vec permite búsquedas vectoriales integradas; el modelo de embeddings Xenova/all-MiniLM-L6-v2 aporta embeddings compactos y precisos; la malla P2P con identidades RSA y WebSocket reduce la latencia y simplifica el despliegue; formato compacto por documento mantiene bajos costes de almacenamiento y transferencia.

Si quieres ver un ejemplo en vivo, visita el demo. Patente en trámite. Estoy disponible para responder preguntas de arquitectura y despliegue.

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