Manual de Vector Databases

Este manual esta preparado como ruta de aprendizaje progresiva. La idea es completarlo por capitulos, desde fundamentos hasta uso profesional, con ejemplos practicos y buenas practicas.

Capitulos previstos

1. Introduccion a busqueda vectorial
2. Embeddings e indices
3. Metadatos y filtros
4. Qdrant Pinecone Weaviate y pgvector
5. Rendimiento
6. Patrones para RAG
7. Buenas practicas

Enfoque

• Enfoque aplicado a IA: fundamentos, uso local o productivo, integracion con aplicaciones y evaluacion.
• Cada capitulo debe incluir teoria breve, ejemplos, ejercicios y una seccion de errores habituales.
• Cuando el tema lo permita, se incorporaran proyectos incrementales para conectar los capitulos entre si.