PgVector para
búsquedas inteligentes con IA.

Búsqueda vectorial en PostgreSQL. La base de asistentes de IA y bases de conocimiento que entienden tus propios datos.

Tipo
Extensión de PostgreSQL
Función
Búsqueda vectorial
Uso
RAG y búsqueda con IA
(01) Explicación

¿Qué es PgVector?

PgVector es una extensión de PostgreSQL que permite guardar y buscar embeddings. Los embeddings son representaciones numéricas de texto o imágenes. Con ellos buscas por significado y no por palabras exactas. Es la base de RAG: IA que responde a partir de tus documentos.

(02) Por qué lo usamos

¿Por qué PgVector?

01

Buscar por significado

Encuentra información relevante aunque se usen otras palabras.

02

En tu base de datos actual

Sin necesidad de una base de datos vectorial aparte, todo en PostgreSQL.

03

Base para RAG

Asistentes de IA que responden con fuentes de tu base de conocimiento.

(03) Aplicaciones

Para qué lo usamos

  • ABases de conocimiento con IA y asistentes internos
  • BBúsquedas inteligentes en portales
  • CRecomendaciones de producto
  • DEmparejar y clasificar documentos
(04) Consejo

¿Cuándo elegir PgVector?

Elige PgVector si quieres que la IA trabaje con tus propios documentos y datos, sin gestionar una base de datos extra.

Servicios relacionados
La comparativa

¿PgVector o una base de datos vectorial aparte?

Para la mayoría de las aplicaciones, una base de datos vectorial aparte es innecesaria. Con PgVector, los embeddings están junto a tus datos normales, con los mismos permisos, copias de seguridad y transacciones. Es más sencillo y más seguro.

(05) En nuestro stack

Se combina con

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