Imagina que estás construyendo una aplicación moderna impulsada por Inteligencia Artificial —digamos, un sistema de recomendación inteligente o un motor de Búsqueda Aumentada por Generación (RAG). La receta clásica hasta hace poco era: guarda tus datos relacionales de usuarios, compras y catálogo en PostgreSQL… y luego añade una infraestructura extra como Pinecone, Qdrant o Milvus para gestionar los embeddings vectoriales. ¿El resultado? Dos sistemas que mantener, doble coste de infraestructura, problemas de sincronización en tiempo real e inconsistencias entre la base de datos principal y el almacén vectorial.
Aquí es donde entra el dilema de cualquier arquitecto de software: ¿realmente necesitamos añadir más piezas móviles a nuestra pila tecnológica sólo para hacer búsquedas por similitud semántica?
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