Vector Databases para RAG: Qdrant vs Pinecone vs Weaviate vs ChromaDB (Guía Completa 2025)

Meta descripción: Comparativa completa de bases de datos vectoriales para RAG. Qdrant, Pinecone, Weaviate y ChromaDB: benchmarks, instalación Docker-2025/), integración LangChain y cuándo usar cada una. Guía práctica 2025.

—

📋 TL;DR

Vector databases son bases de datos especializadas para almacenar y buscar embeddings (vectores de alta dimensionalidad). En sistemas RAG, son críticas para recuperar documentos relevantes antes de generar respuestas.

Top 4 opciones en 2025:

• Qdrant: Máximo performance, self-hosted, filtrado potente (mejor para producción)
• Pinecone: Managed service, zero-ops, escalabilidad automática (mejor para MVP rápido)
• Weaviate: Knowledge graphs + hybrid search, open source (mejor para búsqueda compleja)
• ChromaDB: Simplicidad extrema, embedded mode, Python-first (mejor para prototipado)

Tiempo de lectura: ~20 minutos | Nivel: Intermedio-Avanzado

—

📚 Tabla de Contenidos

1. ¿Qué es una Vector Database y Por Qué la Necesitas en RAG?
2. Qdrant: Performance Máxima en Rust
3. Pinecone: Managed Service Sin Dolor
4. Weaviate: Knowledge Graphs + Hybrid Search
5. ChromaDB: Simplicidad para Prototipar
6. Comparativa Definitiva: Tabla Completa
7. Benchmarks de Rendimiento Real
8. Instalación con Docker (Todas las Opciones)
9. Integración RAG con LangChain
10. Casos de Uso Reales: ¿Cuál Elegir?
11. Troubleshooting Común
12. Preguntas Frecuentes (FAQ)
13. Conclusión y Recomendaciones Finales

—

¿Qué es una Vector Database y Por Qué la Necesitas en RAG? {#que-es}

El Problema que Resuelven

Cuando implementas RAG, tienes este flujo:

1. Indexación: Conviertes documentos en embeddings (vectores numéricos)
2. Almacenamiento: Necesitas guardar millones de vectores
3. Búsqueda: Cuando el usuario pregunta, buscas los vectores más similares
4. Recuperación: Devuelves los documentos originales correspondientes

Bases de datos tradicionales (PostgreSQL-guia-completa-tutorial-2025/)-mongodb-guia-completa-tutorial-2025/), MongoDB) NO están optimizadas para esto:

• Búsqueda de similitud en vectores de 768+ dimensiones es extremadamente lenta
• No tienen índices especializados para high-dimensional similarity search
• No escalan bien para millones de vectores

Vector databases resuelven esto:

• ✅ Algoritmos especializados: HNSW, IVF, DiskANN para búsquedas rápidas
• ✅ Índices optimizados: Búsquedas en <50ms incluso con millones de vectores
• ✅ Metadata filtering: Combina búsqueda vectorial con filtros tradicionales
• ✅ Escalabilidad: Manejan billones de vectores con clustering

Cómo Funcionan (Conceptos Clave)

1. Embeddings (Vectores)

Los embeddings son representaciones numéricas de texto/imágenes. Textos similares tienen vectores cercanos en el espacio multidimensional:

"gato"     → [0.8, 0.2, 0.1, ...]
"perro"    → [0.7, 0.3, 0.1, ...]  ← Cercano a "gato"
"automóvil"→ [0.1, 0.9, 0.2, ...]  ← Lejano de "gato"

2. Similarity Search

La búsqueda encuentra los k vectores más cercanos usando distancias como:

• Cosine similarity: Mide ángulo entre vectores (más común)
• Euclidean distance: Distancia euclidiana
• Dot product: Producto punto (normalizado = cosine)

3. Indexación

Algoritmos como HNSW crean grafos de navegación pequeños que permiten búsquedas O(log n) en lugar de O(n).

—

Qdrant: Performance Máxima en Rust {#qdrant}

Qdrant es una base de datos vectorial open source escrita en Rust, diseñada para máxima performance y filtrado avanzado de metadata.

Características Técnicas

Lenguaje y arquitectura:

• Rust nativo (memory safety + velocidad)
• Single binary deployment
• Clustering nativo para escalabilidad horizontal

Performance:

• Latencia P95: 15-20ms (1M vectores, k=10)
• Throughput: 5000+ QPS
• RAM eficiente: ~3GB para 1M vectores (768 dims)

Features destacadas:

• ✅ Filtrado de metadata muy potente (condiciones complejas, JSON)
• ✅ Binary quantization (reduce tamaño 4x-8x sin perder mucha calidad)
• ✅ Update-in-place (actualizaciones eficientes sin reindexar todo)
• ✅ Payload indexing (índices en metadata para filtros rápidos)

Instalación con Docker

# docker-compose.yml
version: '3.8'

services:
  qdrant:
    image: qdrant/qdrant:latest
    container_name: qdrant
    ports:
      - "6333:6333"  # REST API
      - "6334:6334"  # gRPC
    volumes:
      - ./qdrant_storage:/qdrant/storage
    restart: unless-stopped

Uso básico:

docker-compose up -d
# REST API: http://localhost:6333
# Dashboard: http://localhost:6333/dashboard

Integración con LangChain

from langchain.vectorstores import Qdrant
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from qdrant_client import QdrantClient

# Cliente
client = QdrantClient(host="localhost", port=6333)

# Embeddings
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
    model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
)

# Vector store
vectorstore = Qdrant(
    client=client,
    collection_name="rag_documents",
    embeddings=embeddings
)

# Añadir documentos
vectorstore.add_documents(documents)

# Búsqueda con filtros
docs = vectorstore.similarity_search(
    "¿Qué es RAG?",
    k=3,
    filter={
        "must": [
            {"key": "category", "match": {"value": "tutorial"}},
            {"key": "date", "range": {"gte": "2024-01-01"}}
        ]
    }
)

Ventajas y Desventajas

✅ Ventajas:

• Performance excelente (Rust)
• Filtrado de metadata muy potente
• Self-hosted gratuito
• Binary quantization (ahorro de espacio)
• Buena documentación

⚠️ Desventajas:

• Comunidad más pequeña que Pinecone
• Setup inicial más complejo que ChromaDB
• No hay servicio managed (solo Qdrant Cloud)

Casos de Uso Ideales

• Producción con requerimientos de performance
• Aplicaciones con filtrado complejo de metadata
• Self-hosting en homelab o empresa
• Sistemas que necesitan updates frecuentes

—

Pinecone: Managed Service Sin Dolor {#pinecone}

Pinecone es el servicio managed de vector database más popular, perfecto para equipos que quieren zero-ops.

Características Técnicas

Modelo de deployment:

• Serverless: Escala automáticamente, pago por uso
• Pods: Servidores dedicados, mayor control

Performance:

• Latencia P95: 30-50ms (serverless), 15-25ms (pods)
• Throughput: 3000+ QPS (pods)
• Escalabilidad: Automática (serverless) o manual (pods)

Features destacadas:

• ✅ Hybrid search nativo (vectores + BM25 keyword search)
• ✅ Namespaces (separación lógica de datos)
• ✅ Sparse vectors (para búsqueda híbrida mejorada)
• ✅ Integración excelente con LangChain, LlamaIndex

Instalación (Managed Service)

import pinecone
from langchain.vectorstores import Pinecone

# Inicializar (solo una vez)
pinecone.init(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    environment="us-east-1"  # o tu región
)

# Crear índice (solo una vez)
pinecone.create_index(
    name="rag-documents",
    dimension=384,  # Dimensión de tus embeddings
    metric="cosine"
)

# Usar con LangChain
embeddings = HuggingFaceEmbeddings()
vectorstore = Pinecone.from_documents(
    documents,
    embeddings,
    index_name="rag-documents"
)

Precios (2025)

Serverless:

• $0.096 por 1M queries
• $0.0000002 por vector/mes almacenado
• Ideal para tráfico variable

Standard Pod:

• $70/mes base
• $0.0000002 por vector/mes
• 1 pod = 1 región

Performance Pod:

• Desde $90/mes
• Mejor latency y throughput

Ventajas y Desventajas

✅ Ventajas:

• Zero-ops (sin gestión de infraestructura)
• Escalabilidad automática (serverless)
• SLA garantizado (99.9% uptime)
• Excelente documentación y comunidad
• Hybrid search nativo

⚠️ Desventajas:

• Costos: Desde $70/mes
• Vendor lock-in
• Menos control sobre configuración interna
• No hay versión self-hosted

Casos de Uso Ideales

• Startups que necesitan MVP rápido
• Producción enterprise sin equipo DevOps
• Aplicaciones que requieren alta disponibilidad
• Cuando el costo no es factor limitante

—

Weaviate: Knowledge Graphs + Hybrid Search {#weaviate}

Weaviate es una base de datos vectorial open source con capacidades avanzadas de knowledge graphs y búsqueda híbrida.

Características Técnicas

API:

• GraphQL API (similar a GraphQL de Facebook)
• REST API también disponible
• Multi-tenancy nativo

Vectorización:

• Módulos integrados de vectorización
• text2vec-openai, text2vec-cohere, text2vec-huggingface
• img2vec para imágenes
• multi2vec para datos multimodales

Features destacadas:

• ✅ Búsqueda híbrida nativa (vector + BM25)
• ✅ Knowledge graphs (relaciones entre entidades)
• ✅ Auto-schema (schema automático basado en datos)
• ✅ Vectorización automática (no necesitas generar embeddings externos)

Instalación con Docker

# docker-compose.yml
version: '3.8'

services:
  weaviate:
    command:
    - --host
    - 0.0.0.0
    - --port
    - '8080'
    - --scheme
    - http
    image: semitechnologies/weaviate:latest
    ports:
      - "8080:8080"
    volumes:
      - ./weaviate_data:/var/lib/weaviate
    restart: unless-stopped
    environment:
      QUERY_DEFAULTS_LIMIT: 25
      AUTHENTICATION_ANONYMOUS_ACCESS_ENABLED: 'true'
      PERSISTENCE_DATA_PATH: '/var/lib/weaviate'
      DEFAULT_VECTORIZER_MODULE: 'none'
      ENABLE_MODULES: 'text2vec-openai,text2vec-cohere,text2vec-huggingface'
      CLUSTER_HOSTNAME: 'node1'

Integración con LangChain

from langchain.vectorstores import Weaviate
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
import weaviate

# Cliente
client = weaviate.Client("http://localhost:8080")

# Embeddings (opcional si usas módulo de vectorización)
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# Vector store
vectorstore = Weaviate(
    client=client,
    index_name="RAGDocument",
    text_key="text",
    embedding=embeddings
)

# Añadir documentos
vectorstore.add_documents(documents)

# Búsqueda híbrida
docs = vectorstore.similarity_search("¿Qué es RAG?", k=3)

Ventajas y Desventajas

✅ Ventajas:

• Búsqueda híbrida muy potente
• Knowledge graphs integrados
• Vectorización automática
• GraphQL API flexible
• Escalabilidad horizontal con Kubernetes

⚠️ Desventajas:

• Curva de aprendizaje más alta (GraphQL)
• Más recursos (RAM/CPU) que alternativas
• Configuración inicial más compleja
• Comunidad más pequeña que Pinecone

Casos de Uso Ideales

• Aplicaciones que necesitan knowledge graphs
• Búsqueda semántica compleja con múltiples filtros
• Sistemas que benefician de vectorización automática
• Enterprise con equipo técnico

—

ChromaDB: Simplicidad para Prototipar {#chromadb}

ChromaDB es la vector database más simple y fácil de usar, perfecta para prototipado y proyectos pequeños.

Características Técnicas

Deployment modes:

• Embedded: SQLite in-memory o persistente (más simple)
• Server: Servidor separado con ClickHouse backend

Simplicidad:

• Setup en minutos
• Zero-configuration
• Python-first (muy natural)

Performance:

• Latencia P95: 150-300ms (embedded), 50-100ms (server)
• Throughput: 500-1000 QPS
• Escalabilidad: Limitada (millones de vectores es límite práctico)

Instalación (Embedded Mode)

import chromadb
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings

# Cliente embedded (SQLite)
client = chromadb.Client()  # In-memory
# O persistente:
client = chromadb.PersistentClient(path="./chroma_db")

# Embeddings
embeddings = HuggingFaceEmbeddings()

# Vector store
vectorstore = Chroma.from_documents(
    documents,
    embeddings,
    persist_directory="./chroma_db"
)

# Búsqueda
docs = vectorstore.similarity_search("¿Qué es RAG?", k=3)

Instalación (Server Mode con Docker)

# docker-compose.yml
version: '3.8'

services:
  chromadb:
    image: chromadb/chroma:latest
    container_name: chromadb
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - ./chroma_data:/chroma/chroma
    environment:
      - IS_PERSISTENT=TRUE
      - PERSIST_DIRECTORY=/chroma/chroma
    restart: unless-stopped

Ventajas y Desventajas

✅ Ventajas:

• Muy fácil de empezar (embedded mode)
• Zero-configuration
• Perfecto para prototipado
• Python-first (muy natural)
• Ligero (puede correr en Raspberry Pi)

⚠️ Desventajas:

• Performance limitado para grandes volúmenes
• Escalabilidad limitada
• Menos features avanzadas
• No recomendado para producción enterprise

Casos de Uso Ideales

• Prototipado rápido de RAG
• Proyectos personales/homelab pequeños
• Aprendizaje y experimentación
• Aplicaciones con <1M vectores

—

Comparativa Definitiva: Tabla Completa {#comparativa}

—

Benchmarks de Rendimiento Real {#benchmarks}

Test realizado: 1M vectores, 768 dimensiones, top k=10, hardware similar (32GB RAM, SSD)

Latencia (P50 / P95)

Throughput (Queries por Segundo)

Uso de Memoria (1M vectores, 768 dims)

—

Instalación con Docker (Todas las Opciones) {#instalacion}

Qdrant

# docker-compose.yml
version: '3.8'

services:
  qdrant:
    image: qdrant/qdrant:latest
    container_name: qdrant
    ports:
      - "6333:6333"
      - "6334:6334"
    volumes:
      - ./qdrant_storage:/qdrant/storage
    restart: unless-stopped

Uso:

docker-compose up -d
# REST API: http://localhost:6333
# Dashboard: http://localhost:6333/dashboard

Weaviate

# docker-compose.yml
version: '3.8'

services:
  weaviate:
    image: semitechnologies/weaviate:latest
    ports:
      - "8080:8080"
    volumes:
      - ./weaviate_data:/var/lib/weaviate
    restart: unless-stopped
    environment:
      AUTHENTICATION_ANONYMOUS_ACCESS_ENABLED: 'true'
      PERSISTENCE_DATA_PATH: '/var/lib/weaviate'
      DEFAULT_VECTORIZER_MODULE: 'none'

Uso:

docker-compose up -d
# API: http://localhost:8080/v1

ChromaDB (Server Mode)

# docker-compose.yml
version: '3.8'

services:
  chromadb:
    image: chromadb/chroma:latest
    container_name: chromadb
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - ./chroma_data:/chroma/chroma
    environment:
      - IS_PERSISTENT=TRUE
      - PERSIST_DIRECTORY=/chroma/chroma
    restart: unless-stopped

Uso:

docker-compose up -d
# API: http://localhost:8000

—

Integración RAG con LangChain {#integracion}

Ejemplo Completo: Qdrant + LangChain + Ollama

from langchain.vectorstores import Qdrant
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.llms import Ollama
from langchain.chains import RetrievalQA
from qdrant_client import QdrantClient

# 1. Setup Qdrant
client = QdrantClient(host="localhost", port=6333)

# 2. Embeddings
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
    model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
)

# 3. Vector store
vectorstore = Qdrant(
    client=client,
    collection_name="rag_documents",
    embeddings=embeddings
)

# 4. Añadir documentos
from langchain.docstore.document import Document
documents = [
    Document(page_content="RAG es una técnica que combina recuperación y generación."),
    Document(page_content="Las vector databases permiten búsqueda semántica eficiente."),
]
vectorstore.add_documents(documents)

# 5. LLM (Ollama local)
llm = Ollama(model="llama3.1:8b")

# 6. RAG Chain
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="stuff",
    retriever=vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
)

# 7. Preguntar
result = qa_chain.run("¿Qué es RAG?")
print(result)

Ejemplo: ChromaDB (Embedded Mode)

from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings

# Embeddings
embeddings = HuggingFaceEmbeddings()

# Vector store (persistente)
vectorstore = Chroma.from_documents(
    documents,
    embeddings,
    persist_directory="./chroma_db"
)

# Búsqueda
docs = vectorstore.similarity_search("pregunta", k=3)

Ejemplo: Weaviate con Búsqueda Híbrida

from langchain.vectorstores import Weaviate
import weaviate

client = weaviate.Client("http://localhost:8080")

vectorstore = Weaviate(
    client=client,
    index_name="RAGDocument",
    text_key="text",
    embedding=embeddings
)

# Weaviate usa búsqueda híbrida automáticamente
docs = vectorstore.similarity_search("pregunta", k=3)

—

Casos de Uso Reales: ¿Cuál Elegir? {#casos-uso}

Caso 1: Chatbot RAG para Documentación Técnica

Requisitos:

• 100K documentos técnicos
• Búsqueda rápida (<50ms)
• Filtrado por categoría/versión

✅ Solución recomendada: Qdrant

• Performance excelente para este volumen
• Filtrado de metadata potente
• Self-hosted para privacidad

—

Caso 2: MVP de Producto con RAG

Requisitos:

• Lanzar rápido (semanas, no meses)
• Sin equipo DevOps
• Escalabilidad futura

✅ Solución recomendada: Pinecone

• Setup en minutos
• Zero-ops
• Escala automáticamente

—

Caso 3: Sistema de Búsqueda Semántica Compleja

Requisitos:

• Knowledge graphs
• Búsqueda híbrida (vector + keywords)
• Múltiples tipos de datos

✅ Solución recomendada: Weaviate

• Knowledge graphs nativos
• Hybrid search potente
• Vectorización automática

—

Caso 4: Prototipo RAG Personal

Requisitos:

• Aprendizaje/experimentación
• Pocos documentos (<10K)
• Máxima simplicidad

✅ Solución recomendada: ChromaDB

• Setup en 5 minutos
• Embedded mode (sin servidor)
• Python-first, muy natural

—

Troubleshooting Común {#troubleshooting}

Problema: Latencia alta en búsquedas

Qdrant:

• Revisar configuración HNSW (m, ef_construct)
• Usar binary quantization si calidad OK
• Aumentar recursos (RAM/CPU)

Pinecone:

• Considerar upgrade a Pod (mejor latency que serverless)
• Revisar región (usar región cercana)

Weaviate:

• Desactivar módulos no usados
• Ajustar batch size en indexación

ChromaDB:

• Migrar a server mode (mejor que embedded)
• Considerar cambiar a Qdrant si escala crece

—

Problema: Memoria insuficiente

Qdrant:

• Usar binary quantization (reduce RAM 4x-8x)
• Considerar clustering (distribuir vectores)

Weaviate:

• Reducir batch size
• Usar persistencia en disco (más lento pero menos RAM)

ChromaDB:

• Migrar a server mode con ClickHouse
• O cambiar a Qdrant/Weaviate

—

Problema: Búsquedas no relevantes

Todas las opciones:

• Revisar embedding model (BGE > all-MiniLM para español)
• Aumentar k (número de resultados)
• Implementar reranking (Cohere, BGE)
• Revisar chunking (tamaño de chunks)

—

Problema: Qdrant – «Collection not found»

# Crear colección primero
from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.models import Distance, VectorParams

client = QdrantClient(host="localhost", port=6333)

client.create_collection(
    collection_name="rag_documents",
    vectors_config=VectorParams(size=384, distance=Distance.COSINE)
)

—

Problema: Weaviate – «Schema validation error»

Asegúrate de que el schema existe antes de añadir documentos:

# Weaviate crea schema automáticamente si usas LangChain
# Pero si hay errores, verifica:
client.schema.get()  # Ver schema actual

—

Preguntas Frecuentes (FAQ) {#faq}

¿Necesito GPU para vector databases?

No. Las vector databases hacen búsqueda de similitud, no generación de embeddings. Pueden correr en CPU perfectamente. La GPU ayuda para generar embeddings (sentence-transformers, BGE), pero la DB solo almacena y busca.

—

¿Cuántos vectores puede manejar cada una?

—

¿Puedo migrar de una a otra?

Sí, parcialmente. Los embeddings son compatibles (son solo arrays de números). Pero necesitas:

1. Exportar embeddings + metadata de la DB origen
2. Importar en la DB destino (formato puede variar)
3. Reindexar (algunas DBs requieren reindexación completa)

Herramientas:

• LangChain facilita migración (mismo código, solo cambias el vectorstore)
• Scripts custom para export/import

—

¿Qué embedding model usar con cada vector DB?

Todas soportan cualquier embedding model. La elección del embedding model es independiente de la vector DB:

• all-MiniLM-L6-v2: Rápido, 384 dims, buena calidad
• BGE-large: Mejor calidad, 1024 dims, más lento
• E5: Excelente para español, 768 dims
• OpenAI text-embedding-3-small: 1536 dims, requiere API

Recomendación: Empieza con all-MiniLM, prueba BGE si necesitas mejor calidad.

—

¿Cuál es más barata para producción?

Self-hosted:

• Qdrant: Gratis (hardware + electricidad ~10-20€/mes)
• Weaviate: Gratis (hardware + electricidad ~15-25€/mes)
• ChromaDB: Gratis (hardware mínimo ~5-10€/mes)

Managed:

• Pinecone: Desde $70/mes
• Qdrant Cloud: Desde $25/mes

Break-even: Self-hosted se amortiza en 3-6 meses si tienes hardware existente.

—

¿Necesito aprender GraphQL para Weaviate?

No es obligatorio. LangChain abstrae la mayoría de operaciones. Solo necesitas GraphQL si:

• Haces queries muy complejas
• Usas knowledge graphs avanzados
• Necesitas optimizaciones específicas

Para RAG básico, el SDK de LangChain es suficiente.

—

¿Pinecone tiene versión self-hosted?

No. Pinecone es 100% managed service. Si necesitas self-hosting, usa Qdrant o Weaviate.

—

¿Cuál tiene mejor documentación?

Ranking subjetivo:

1. Pinecone (muy completa, muchos ejemplos)
2. Qdrant (buena, clara, ejemplos prácticos)
3. ChromaDB (simple, suficiente para básico)
4. Weaviate (completa pero más compleja)

—

¿Puedo usar múltiples vector DBs a la vez?

Sí. Puedes tener:

• Qdrant para producción (performance)
• ChromaDB para desarrollo rápido (simplicidad)
• Pinecone para testing/CI (managed)

Solo asegúrate de mantener los embeddings consistentes (mismo modelo, mismas dimensiones).

—

¿Qué pasa si supero el límite de vectores?

Qdrant/Weaviate:

• Clustering: Distribuye vectores en múltiples nodos
• Horizontal scaling

ChromaDB:

• Considera migrar a Qdrant/Weaviate
• O usar ChromaDB server mode (mejor escalabilidad)

Pinecone:

• Escala automáticamente (serverless)
• O upgrade a pod más grande

—

Conclusión y Recomendaciones Finales {#conclusion}

Decisión Rápida: ¿Cuál Elegir?

Elige Qdrant si:

• ✅ Necesitas máximo performance
• ✅ Quieres self-hosting
• ✅ Requieres filtrado complejo de metadata
• ✅ Producción con millones de vectores

Elige Pinecone si:

• ✅ Necesitas MVP rápido
• ✅ No tienes equipo DevOps
• ✅ El costo no es limitante
• ✅ Requieres alta disponibilidad garantizada

Elige Weaviate si:

• ✅ Necesitas knowledge graphs
• ✅ Búsqueda híbrida es crítica
• ✅ Tienes equipo técnico
• ✅ Aplicaciones complejas con múltiples tipos de datos

Elige ChromaDB si:

• ✅ Estás prototipando/aprendiendo
• ✅ Proyecto pequeño (<100K vectores)
• ✅ Quieres máxima simplicidad
• ✅ Embedded mode es suficiente

Mi Recomendación Personal

Para homelab/self-hosting: Qdrant (mejor balance performance/simplicidad)

Para producción managed: Pinecone (menos dolor de cabeza)

Para prototipado rápido: ChromaDB (empieza aquí, migra después)

Roadmap Sugerido

1. Fase 1 (Prototipo): ChromaDB embedded mode
2. Fase 2 (Desarrollo): Qdrant local (Docker)
3. Fase 3 (Producción): Qdrant clustering O Pinecone managed

Este camino te permite:

• ✅ Aprender rápido con ChromaDB
• ✅ Validar concepto sin complejidad
• ✅ Migrar a producción sin problemas
• ✅ Mantener flexibilidad

—

📦 Descargar Ejemplos

Todos los ejemplos de código y docker-compose están disponibles en:

🔗 GitHub: https://github.com/ziruelen/learningaiagents/tree/main/ia/vector-databases-rag

Incluye:

• docker-compose.qdrant.yml – Setup Qdrant
• docker-compose.weaviate.yml – Setup Weaviate
• docker-compose.chromadb.yml – Setup ChromaDB
• rag_integration_example.py – Ejemplo completo de integración RAG

—

Enlaces Relacionados

• RAG desde Cero: Memoria IA Local – Aprende RAG completo
• AnythingLLM: RAG Local sin Código – Implementación RAG completa
• Kubernetes Básico para Homelab – Orquestación para producción

—

¿Ya usas alguna vector database en tu homelab? ¿Cuál funciona mejor para tu caso? Cuéntame en los comentarios.