He estado trabajando en un proyecto paralelo que usa embeddings vectoriales y búsqueda por similitud coseno. Lo importante no es el dominio del proyecto sino la solución para almacenar y buscar vectores. Probé extensiones como sqlite-vss, sqlite-vec y pg_vector, pero todas imponían restricciones molestas como fijar el tamaño del embedding en el esquema o forzar un tamaño único por tabla, lo que dificultaba experimentar con distintos modelos de embeddings.

Al final descubrí que no necesito pg_vector ni ninguna base de datos especialmente preparada para vectores. Para conjuntos de datos pequeños o medianos, una solución muy simple en memoria funciona igual de bien. Basta cargar un arreglo clave valor con los identificadores y sus vectores, calcular la similitud coseno al vuelo y devolver los k mejores resultados. No hay necesidad de índices complejos como HNSW, FAISS o KNN cuando el volumen es de algunos cientos hasta unos pocos miles de vectores; para 10 000 registros todavía puede ser aceptable según el caso de uso y el hardware.

Ventajas de esta aproximación: flexibilidad para cambiar de modelo de embeddings sin migraciones, almacenamiento en columnas JSON o binarias en MySQL o cualquier otra base de datos relacional, facilidad para cachear el conjunto de vectores en memoria y tiempos de desarrollo reducidos. La búsqueda por similitud pasa a ser un paso dentro de un flujo mayor, por lo que ejecutar la comparación en memoria antes de seguir con otras transformaciones suele ser la opción más simple y práctica.

Consideraciones de rendimiento: si el índice crece mucho o se requiere latencia extremadamente baja en producción, entonces sí tiene sentido evaluar índices vectoriales especializados. Para prototipos, pruebas locales y muchos casos de uso en empresas, esta estrategia ligera es 100 por ciento válida y permite iterar rápido sobre modelos y pipelines de IA.

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