Base de datos vectorial líder — búsqueda semántica, RAG, y embeddings a escala
Pinecone es la base de datos vectorial más usada en producción para aplicaciones de IA. Fundada en 2019 y lanzada en 2021, es el estandar de facto para sistemas RAG, busqueda semántica y recomendaciones basadas en similitud.
Una base de datos vectorial almacena representaciones matemáticas (embeddings) del contenido — texto, imágenes, audio — y permite buscar por significado, no por palabras exactas. Si guardas todos los documentos de tu empresa cómo vectores, puedes preguntar 'cual fue la politica de vacaciones en 2023' y obtener el fragmento exacto aunque no contenga esas palabras.
Pinecone es completamente serverless: no hay servidores qué gestionar, escala automaticamente, y cobra por uso. El free tier permite comenzar con hasta 2GB de vectores sin costo.
$0
~$70/mes
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Encuentra los vectores más similares a una consulta con ANN (Approximate Nearest Neighbors).
Sin clusters, sin scaling manual. Paga por lo qué usas.
Consultas en milisegundos incluso con millones de vectores.
Filtra por atributos junto a la busqueda vectorial (ej: solo documentos del 2024).
Aisla datos de diferentes usuarios o proyectos dentro del mismo index.
Combina busqueda semántica con busqueda por palabras clave para mejor precision.
Python, JavaScript, Go, Java, REST API.
LangChain, LlamaIndex, OpenAI, Cohere, Hugging Face y más.
Genera embeddings directamente en Pinecone sin modelo externo.
pip install pineconeInstalar el SDK de Pinecone
from pinecone import PineconeImportar el cliente
pc = Pinecone(api_key='tu-api-key')Inicializar con API key de app.pinecone.io
index = pc.Index('mi-index')Conectar a un index existente
index.upsert(vectors=[('id1', [0.1, 0.2, ...], {'texto': 'doc'})])Aún no hay reseñas. Sé el primero en compartir tu experiencia.
Insertar vectores con metadata