Cómo migrar de Qdrant a la base de datos Actian VectorAI

Si la carga de trabajo de tu base de datos vectorial ha aumentado hasta alcanzar los 10 millones de vectores o más, y el rendimiento de las consultas se ha convertido en el cuello de botella, merece la pena plantearse la migración de Qdrant a Actian VectorAI DB. En una prueba de rendimiento publicada en la que se utilizaron 10 millones de vectores con representaciones de 768 dimensiones en un hardware idéntico, VectorAI DB alcanzó 745,2 consultas por segundo (QPS), lo que supone una velocidad 32 veces superior a la de Qdrant y 22 veces superior a la de Milvus. Para los equipos que se ven limitados por el rendimiento y la latencia a escala de producción, estas diferencias son significativas.

Eso no significa que todas las implementaciones de Qdrant deban migrar. Qdrant sigue siendo una opción predeterminada muy sólida para muchas cargas de trabajo de «Generación Aumentada por Recuperación» (RAG) autohospedadas. Qdrant puede gestionar millones de vectores, y los profesionales de la comunidad siguen considerando a Qdrant como una de las bases de datos vectoriales listas para producción más sencillas de manejar. Si tu conjunto de datos no supera los 10 millones de vectores, ya se cumplen tus requisitos de latencia y la precisión en la recuperación es tu principal preocupación, puede que haya pocos motivos para cambiar.

Este artículo está dirigido a equipos que se encuentran en la situación contraria. Si tu conjunto de datos se acerca a los 10 millones de vectores, tu límite máximo de consultas por segundo (QPS) se ha convertido en una limitación, o tu latencia p99 ya no cumple los objetivos de nivel de servicio, esta guía te explica las ventajas e inconvenientes y te guía a través del proceso de migración. Descubrirás exactamente en qué aspectos Qdrant sigue ofreciendo un mejor rendimiento y cómo trasladar una colección de Qdrant a VectorAI DB con una interrupción mínima para tu aplicación.

Cuadro comparativo

La tabla comparativa muestra los resultados de VectorAI DB y Qdrant en unas condiciones determinadas:

Resultados de las pruebas de rendimiento de VectorAI DB y Qdrant

Pruebas de rendimiento

Configuración de referencia

• Conjunto de datos: 10 millones de vectores, 768 dimensiones.
• Tamaño del lote: 500.
• Hardware: servidor de 8 núcleos y 64 GB de RAM, y cliente de 8 núcleos y 32 GB de RAM.
• Configuración del índice: ajustes predeterminados de «Hierarchical Navigable Small World» (HNSW) para ambos productos.
• Carga de trabajo de consultas: prueba de rendimiento de latencia en serie, prueba de rendimiento de QPS a plena carga y medición de la recuperación frente a los datos de referencia.

La prueba comparativa muestra una clara ventaja en cuanto al rendimiento de VectorAI DB con 10 millones de vectores. VectorAI DB ofrece un rendimiento aproximadamente 32 veces superior, una latencia p99 más de cinco veces inferior y una carga más rápida de los conjuntos de datos. Qdrant Local alcanza un mayor recuerdo, lo que lo convierte en la mejor opción cuando la precisión de la recuperación prima sobre los requisitos de rendimiento y latencia.

Metodología

Esta prueba de rendimiento es directamente aplicable a tu carga de trabajo si realizas búsquedas vectoriales a gran escala en un único nodo y te interesan el rendimiento de las consultas, la latencia y la calidad de los resultados. Si tu entorno difiere significativamente de las condiciones de la prueba, considera los resultados como orientativos y no como predictivos.

En la prueba de rendimiento se utilizó un conjunto de datos que contenía 10 millones de vectores, cada uno con 768 dimensiones. Tanto VectorAI DB como Qdrant Local procesaron el mismo conjunto de datos en un hardware idéntico. El entorno de prueba consistía en un servidor de 8 núcleos con 64 GB de RAM que alojaba la base de datos y un equipo cliente de 8 núcleos con 32 GB de RAM que generaba la carga de trabajo de consultas. En la prueba también se utilizó un tamaño de lote de 500.

Para garantizar una comparación justa, ambos productos utilizaron su configuración predeterminada del índice Hierarchical Navigable Small World (HNSW). No se aplicó ningún ajuste personalizado, optimización de parámetros ni ajustes de rendimiento específicos del proveedor. El objetivo era comparar el comportamiento tal y como viene de fábrica, en lugar de medir los límites de cualquiera de los dos sistemas tras un ajuste exhaustivo.

La prueba comparativa evaluó cuatro parámetros:

• Consultas por segundo (QPS) con carga máxima de consultas.
• Latencia de consulta en serie p95.
• Latencia de consulta en serie p99.
• Recuperación evaluada con respecto a un conjunto de datos de referencia.

La prueba de rendimiento también midió la duración de la carga del conjunto de datos, que representa el tiempo necesario para incorporar el conjunto de datos completo y alcanzar un estado listo para la producción.

Lo que no abarca esta metodología

Antes de aplicar los resultados a tu infraestructura, ten en cuenta tres limitaciones importantes:

• La prueba de rendimiento no mide el rendimiento de escritura simultánea.
• La prueba de rendimiento no evalúa implementaciones distribuidas ni de varios nodos.
• La prueba de rendimiento no evalúa cargas de trabajo inferiores a 10 millones de vectores.

Estas limitaciones son importantes porque muchos sistemas de «Generación Aumentada por Recuperación» (RAG) en producción operan por debajo de la escala de 10 millones de vectores analizada aquí. Las implementaciones relativamente pequeñas pueden gestionar millones de vectores de forma eficiente con un hardware modesto. Si tu carga de trabajo entra dentro de esa categoría, es posible que la prueba de rendimiento sobreestime el beneficio práctico de la migración. Si tu conjunto de datos ya se acerca a los 10 millones de vectores y sigue creciendo, los resultados ofrecen una aproximación mucho más fiel al comportamiento en el mundo real.

La disyuntiva de la retirada del mercado

Si la calidad de la recuperación es tu principal requisito, Qdrant Local ofrece mejores resultados en esta prueba comparativa. Con 10 millones de vectores y 768 dimensiones, Qdrant Local alcanzó una puntuación de recuperación del 0,9985, frente al 0,9882 de VectorAI DB.

Esta diferencia es importante porque el «recall» mide la frecuencia con la que una base de datos vectorial devuelve los vecinos correctos en comparación con un conjunto de resultados de referencia. Un «recall» más alto significa que se pierden menos resultados relevantes durante la recuperación. En aplicaciones en las que pasar por alto un documento tiene consecuencias importantes, incluso una diferencia relativamente pequeña en el «recall» puede influir en el proceso de selección de la base de datos.

Algunos ejemplos son:

• Sistemas de recuperación de historiales médicos, en los que un contexto incompleto puede afectar a las decisiones posteriores.
• Plataformas de divulgación de pruebas en las que la omisión de documentos genera problemas de cumplimiento normativo y de riesgo.
• Sistemas de conocimiento empresarial en los que la precisión es más importante que el volumen de respuestas.
• Aplicaciones de investigación y búsqueda científica que dan prioridad a una recuperación exhaustiva.

La elección correcta depende de cuál sea la limitación que afecte a tu sistema. Si tus usuarios experimentan retrasos en la recuperación de resultados, incumplimiento de los objetivos de nivel de servicio o cuellos de botella en el rendimiento a gran escala, las mejoras en el rendimiento pueden compensar la reducción en la recuperación. Si la recuperación es el requisito principal y tu volumen actual de consultas sigue siendo manejable, la mayor recuperación de Qdrant Local puede justificar que sigas utilizando esta plataforma.

Cuándo realizar la migración

Deberías migrar de Qdrant a VectorAI DB cuando el rendimiento y la latencia se hayan convertido en las principales limitaciones de tu infraestructura de búsqueda vectorial. Si métricas como el QPS y la latencia afectan directamente a la experiencia de tus usuarios o a tus objetivos de nivel de servicio, la migración se convierte en una opción viable.

Plantéate realizar la migración si se da una o varias de las siguientes condiciones:

• Tu aplicación ha alcanzado el límite máximo de QPS de Qdrant bajo carga de producción.
• Tu latencia p99 supera los requisitos establecidos en tu acuerdo de nivel de servicio (SLA).
• Tu conjunto de datos se está acercando a los 10 millones de vectores o ya los ha superado.
• Su crecimiento previsto hará que el conjunto de datos alcance decenas de millones de vectores en los próximos 12 a 24 meses.
• El rendimiento de las consultas y el tiempo de respuesta son más importantes que alcanzar la puntuación de recuperación más alta posible.

Deberías plantearte seguir en Qdrant si:

• La precisión en la recuperación de datos es tu principal requisito.
• Tu conjunto de datos sigue estando por debajo de los 10 millones de vectores y no se prevé un crecimiento significativo.
• Tu latencia actual ya cumple con los requisitos de la empresa.
• Vuestro equipo ha realizado una importante inversión en herramientas, flujos de trabajo y procesos operativos específicos de Qdrant.
• El esfuerzo de ingeniería que requiere la migración supera las mejoras de rendimiento previstas.

Diagrama de flujo de decisiones

Cómo realizar la migración

La migración de Qdrant a VectorAI DB sigue un proceso sencillo:

• Importar a Qdrant.
• Exportar desde Qdrant.
• Crea una colección en VectorAI DB.
• Crea un script de migración.
• Validar la migración.

El objetivo es mover los vectores y las cargas útiles sin alterar la semántica de la aplicación, al tiempo que se mejora el rendimiento de las consultas a gran escala.

Paso 1: Importación a Qdrant

Antes de iniciar la migración, primero necesitas una colección de Qdrant con datos. En esta fase se configura un entorno local en el que se ejecutan tanto Qdrant como VectorAI DB mediante Docker Compose.

Crea un archivo docker-compose.yml para instalar ambas bases de datos vectoriales:

services:

 vectorai:

   image: actian/vectorai:latest

   platform: linux/amd64

   container_name: vectorai_db

   ports:

    - "6573:6573" # REST

    - "6574:6574" # gRPC

   volumes:

     # vector data persists across restarts

    - ./data:/var/lib/actian-vectorai

   environment:

    - VECTORAI_LOG_LEVEL=info

    - ACTIAN_VECTORAI_ACCEPT_EULA=YES

   restart: unless-stopped

 qdrant:

   image: qdrant/qdrant

   platform: linux/arm64

   container_name: qdrant

   ports:

    - "6333:6333"

   volumes:

    - ./qdrant_data:/qdrant/storage

Inicia ambos contenedores ejecutando el siguiente comando:

docker-compose up -d

Comprueba que ambos servicios funcionen correctamente antes de continuar:

Iniciar los contenedores

A continuación, inicializa tu entorno de Python utilizando UV:

uv init .

Instala las dependencias ejecutando el siguiente comando:

uv add actian-vectorai-client requests qdrant-client

Crea un archivo llamado ingest_to_qdrant.py:

import numpy as np

from qdrant_client import QdrantClient

from qdrant_client.models import Distance, VectorParams, PointStruct

QDRANT_HOST  = "localhost"

QDRANT_PORT  = 6333

COLLECTION   = "qdrant_actian_migration_collection"

DIMENSION    = 768

BATCH_SIZE   = 256

NUM_VECTORS  = 1_000

def generate_data(num: int, dim: int):

np.random.seed(42)

ids      = list(range(num))

vectors  = np.random.randn(num, dim).astype(np.float32).tolist()

payloads = [

{

"source":   f"doc_{i:06d}",

"category": ["electronics", "clothing", "food"][i % 3],

"in_stock": i % 2 == 0,

}

for i in range(num)

]

return ids, vectors, payloads

def batch(lst, size):

for i in range(0, len(lst), size):

yield lst[i : i + size]

def main():

client = QdrantClient(host=QDRANT_HOST, port=QDRANT_PORT)

existing = [c.name for c in client.get_collections().collections]

if COLLECTION in existing:

print(f"Collection '{COLLECTION}' already exists — skipping creation.")

else:

client.create_collection(

collection_name=COLLECTION,

vectors_config=VectorParams(size=DIMENSION, distance=Distance.COSINE),

)

print(f"Collection '{COLLECTION}' created (dim={DIMENSION}, distance=COSINE).")

ids, vectors, payloads = generate_data(NUM_VECTORS, DIMENSION)

print(f"Prepared {len(ids)} vectors for ingestion.")

total = 0

for id_batch, vec_batch, pay_batch in zip(

batch(ids, BATCH_SIZE),

batch(vectors, BATCH_SIZE),

batch(payloads, BATCH_SIZE),

):

points = [

PointStruct(id=i, vector=v, payload=p)

for i, v, p in zip(id_batch, vec_batch, pay_batch)

]

client.upsert(

collection_name=COLLECTION,

points=points,

wait=True,

)

total += len(points)

print(f"  Upserted {total}/{len(ids)} vectors…")

count = client.count(COLLECTION).count

print(f"\nDone. Qdrant reports {count} vectors in '{COLLECTION}'.")

if __name__ == "__main__":

main()

Este archivo crea una colección denominada «qdrant_actian_migration_collection» si aún no existe, genera 1.000 vectores sintéticos de 768 dimensiones junto con los metadatos asociados y los carga en Qdrant en lotes de 256 mediante operaciones «upsert». A lo largo del proceso, muestra el progreso de la ingesta y, una vez que se han cargado todos los vectores, verifica la operación consultando e imprimiendo el número total de vectores almacenados en la colección.

Ejecuta el script de la siguiente manera:

uv run ingest_to_qdrant.py

El resultado es el siguiente:

Importar datos a la colección de Qdrant

Paso 2: Exportar datos desde Qdrant

Una vez realizada la importación, el siguiente paso consiste en extraer una instantánea coherente de tu conjunto de datos desde Qdrant.

Crea un archivo export_from_qdrant.py: 

import json

from qdrant_client import QdrantClient

QDRANT_HOST = "localhost"

QDRANT_PORT = 6333

COLLECTION  = "qdrant_actian_migration_collection"

OUTPUT_FILE = "qdrant_export.json"

BATCH_SIZE  = 256

client = QdrantClient(host=QDRANT_HOST, port=QDRANT_PORT)

records = []

offset  = None

while True:

batch, next_offset = client.scroll(

collection_name=COLLECTION,

limit=BATCH_SIZE,

offset=offset,

with_vectors=True,

with_payload=True,

)

for record in batch:

records.append({

"id":      record.id,

"vector":  record.vector,

"payload": record.payload,

})

print(f"Exported {len(records)} vectors…")

if next_offset is None:

break

offset = next_offset

with open(OUTPUT_FILE, "w") as f:

json.dump(records, f)

print(f"Done. {len(records)} records written to {OUTPUT_FILE}")

Este script realiza una exportación completa de los datos de una colección de la base de datos vectorial Qdrant. Se conecta a la base de datos, lee todos los registros almacenados en lotes manejables, recopila el identificador, la representación vectorial y los metadatos de cada registro, y los acumula en memoria.

Ejecuta el script de la siguiente manera:

uv run export_from_qdrant.py

Obtendrás el resultado que se muestra en la imagen:

Exportar datos desde Qdrant

Una vez procesada toda la colección, guarda los datos exportados en un archivo JSON (qdrant_export.json) en tu directorio de trabajo actual.

Paso 3: Crear una colección en VectorAI DB

Antes de importar los datos, debes preparar el sistema de destino.

Crea un archivo create_collection.py:

from actian_vectorai import VectorAIClient, VectorParams, Distance

VECTORAI_HOST = "localhost:6574"

COLLECTION    = "qdrant_actian_migration_collection"

DIMENSION     = 768

with VectorAIClient(VECTORAI_HOST) as client:

info = client.health_check()

print(f"Connected to {info['title']} v{info['version']}")

client.collections.create(

"qdrant_actian_migration_collection",

vectors_config=VectorParams(size=DIMENSION, distance=Distance.Cosine)

)

print("Collection 'qdrant_actian_migration_collection' created successfully")


This code connects to a local VectorAI DB server, verifies the connection with a health check, and then creates a new vector collection named qdrant_actian_migration_collection configured to store 768-dimensional vectors using cosine similarity for searches.

Ejecuta el script de la siguiente manera:

uv run create_collection.py

Deberías ver el resultado:

Crear una colección en VectorAI DB

Paso 4: Crear el script de migración

Una vez que ambos sistemas estén listos, se crea un script de migración que sirva de puente entre los dos formatos.

Crea un archivo migrate.py:

import json

from qdrant_client import QdrantClient

from actian_vectorai import VectorAIClient, VectorParams, Distance, PointStruct, exceptions

QDRANT_HOST   = "localhost"

QDRANT_PORT   = 6333

VECTORAI_HOST = "localhost:6574"

COLLECTION    = "qdrant_actian_migration_collection"

DIMENSION     = 768

BATCH_SIZE    = 256

qdrant = QdrantClient(host=QDRANT_HOST, port=QDRANT_PORT)

with VectorAIClient(VECTORAI_HOST) as vectorai:

# Create collection, skip if it already exists

try:

vectorai.collections.create(

COLLECTION,

vectors_config=VectorParams(size=DIMENSION, distance=Distance.Cosine)

)

print(f"Collection '{COLLECTION}' created in VectorAI DB")

except exceptions.CollectionExistsError:

print(f"Collection '{COLLECTION}' already exists — skipping creation.")

# Stream all points from Qdrant and insert in batches

offset = None

total  = 0

while True:

records, next_offset = qdrant.scroll(

collection_name=COLLECTION,

limit=BATCH_SIZE,

offset=offset,

with_vectors=True,

with_payload=True,

)

if not records:

break

points = [

PointStruct(id=r.id, vector=r.vector, payload=r.payload)

for r in records

]

vectorai.points.upsert(COLLECTION, points)

total  += len(points)

offset  = next_offset

print(f"Migrated {total} vectors…")

if next_offset is None:

break

count = vectorai.points.count(COLLECTION)

print(f"Migration complete. VectorAI DB count: {count} (Qdrant exported: {total})")

Este script realiza una migración masiva de datos vectoriales desde una colección de Qdrant a una colección de Actian VectorAI. Realiza lo siguiente:

• Se conecta tanto a Qdrant como a Actian VectorAI: garantiza que la colección de destino exista en VectorAI y, si es necesario, la crea.
• Lee vectores, identificadores y metadatos asociados de Qdrant por lotes.
• Inserta cada lote de datos en la colección de VectorAI.
• Realiza un seguimiento y muestra el progreso de la migración a medida que se transfieren los registros.
• Continúa hasta que se hayan copiado todos los datos de Qdrant.
• Verifica la migración contando los vectores almacenados en VectorAI.
• Muestra un resumen final en el que se compara el número de registros exportados desde Qdrant con el número almacenado en VectorAI.

Ejecuta el script de la siguiente manera:

uv run migrate.py

Migrar datos de Qdrant a VectorAI DB

Paso 5: Comprobar la migración

Una vez realizada la transferencia de datos, comprueba que los datos de tu base de datos VectorAI coincidan con los de Qdrant. En esta fase, debes verificar dos propiedades fundamentales:

• Integridad de los datos (las cuentas de vectores coinciden entre los distintos sistemas)
• Corrección básica de la importación (sin escrituras omitidas o parciales)

El script de validación compara ambas bases de datos directamente consultando el recuento de vectores almacenados en cada una de ellas.

Crea un archivo verify_migration.py:

"""
verify_migration.py

Verifies migration completeness between Qdrant and VectorAI DB by:

1. Comparing total vector counts
2. Sample-checking vector values and payloads for a subset of IDs
3. Flagging any mismatches in values, payloads, or missing records

Prerequisites:

pip install qdrant-client actian-vectorai numpy

Usage:

python verify_migration.py

"""

import random

import numpy as np

from qdrant_client import QdrantClient

from actian_vectorai import VectorAIClient

QDRANT_HOST   = "localhost"

QDRANT_PORT   = 6333

VECTORAI_HOST = "localhost:6574"

COLLECTION    = "qdrant_actian_migration_collection"

SAMPLE_SIZE   = 200      # number of random IDs to spot-check

TOLERANCE     = 1e-6     # floating point tolerance for vector value comparison

print("=" * 60)

print("Migration Verification")

print("=" * 60)

qdrant = QdrantClient(host=QDRANT_HOST, port=QDRANT_PORT)

# ── 1. Count comparison ───────────────────────────────────────

qdrant_count = qdrant.count(COLLECTION).count

print(f"\n[1] Vector counts")

print(f"    Qdrant   → {qdrant_count:,} vectors")

with VectorAIClient(VECTORAI_HOST) as vectorai:

    vectorai_count = vectorai.points.count(COLLECTION)

    print(f"    VectorAI → {vectorai_count:,} vectors")

    if qdrant_count == vectorai_count:

        print(f"    ✓ Counts match ({qdrant_count:,})")

        print(f"    Note: matching counts confirm no vectors were lost or")

        print(f"    duplicated, but do not verify vector values or payloads.")

    else:

        diff = abs(qdrant_count - vectorai_count)

        print(f"    ✗ Count mismatch — {diff:,} vectors missing or duplicated.")

        print(f"    Re-run migrate.py before proceeding with sample checks.")

    # ── 2. Sample vector and payload check ───────────────────────

    print(f"\n[2] Sample check ({SAMPLE_SIZE} random IDs)")

    print(f"    Scrolling Qdrant to collect candidate IDs...")

    # Collect IDs only — memory-safe at 10M+ vectors

    all_ids = []

    offset  = None

    BATCH   = 1000

    while True:

        records, next_offset = qdrant.scroll(

            collection_name=COLLECTION,

            limit=BATCH,

            offset=offset,

            with_vectors=False,

            with_payload=False,

        )

        all_ids.extend(r.id for r in records)

        if next_offset is None:

            break

        offset = next_offset

    print(f"    Collected {len(all_ids):,} IDs from Qdrant.")

    sample_ids = random.sample(all_ids, min(SAMPLE_SIZE, len(all_ids)))

    # Fetch sampled records from both sides

    qdrant_records = qdrant.retrieve(

        collection_name=COLLECTION,

        ids=sample_ids,

        with_vectors=True,

        with_payload=True,

    )

    qdrant_map = {r.id: r for r in qdrant_records}

    # with_vectors=True required — VectorAI DB returns vectors=None by default

    vectorai_records = vectorai.points.get(COLLECTION, sample_ids, with_vectors=True)

    vectorai_map     = {r.id: r for r in vectorai_records}

    # Compare

    missing_in_vectorai = []

    payload_mismatches  = []

    vector_mismatches   = []

    for rid in sample_ids:

        if rid not in vectorai_map:

            missing_in_vectorai.append(rid)

            continue

        q = qdrant_map[rid]

        v = vectorai_map[rid]

        # Payload check

        if q.payload != v.payload:

            payload_mismatches.append(rid)

        # Vector value check — Qdrant uses .vector, VectorAI DB uses .vectors

        q_vec = np.array(q.vector,  dtype=np.float32)

        v_vec = np.array(v.vectors, dtype=np.float32)

        if not np.allclose(q_vec, v_vec, atol=TOLERANCE):

            vector_mismatches.append(rid)

    print(f"\n    Results across {len(sample_ids)} sampled vectors:")

    if not missing_in_vectorai:

        print(f"    ✓ All {len(sample_ids)} sampled IDs present in VectorAI DB")

    else:

        print(f"    ✗ {len(missing_in_vectorai)} IDs missing in VectorAI DB: "

              f"{missing_in_vectorai[:10]}")

    if not vector_mismatches:

        print(f"    ✓ All {len(sample_ids)} sampled vectors match "

              f"within tolerance ({TOLERANCE})")

    else:

        print(f"    ✗ {len(vector_mismatches)} vector value mismatches: "

              f"{vector_mismatches[:10]}")

    if not payload_mismatches:

        print(f"    ✓ All {len(sample_ids)} sampled payloads match")

    else:

        print(f"    ✗ {len(payload_mismatches)} payload mismatches: "

              f"{payload_mismatches[:10]}")

    # ── 3. Final verdict ──────────────────────────────────────────

    print("\n" + "=" * 60)

    all_clear = (

        qdrant_count == vectorai_count

        and not missing_in_vectorai

        and not vector_mismatches

        and not payload_mismatches

    )

    if all_clear:

        print(f"✓ Migration verified. Counts match, vectors and payloads")

        print(f"  are consistent across {SAMPLE_SIZE} sampled records.")

        print(f"  Note: this is a statistical check, not an exhaustive scan.")

        print(f"  Increase SAMPLE_SIZE for higher confidence on large datasets.")

    else:

        print(f"✗ Verification failed. Re-run migrate.py to fix missing or")

        print(f"  mismatched vectors before switching production traffic.")

    print("=" * 60)

Este script lleva a cabo una verificación en varias capas entre Qdrant y la base de datos de VectorAI:

1. Compara el recuento total de vectores para confirmar la integridad estructural.
2. Selecciona aleatoriamente identificadores y comprueba que todos los registros existan en ambos sistemas.
3. Compara los valores de los vectores utilizando una tolerancia numérica para detectar desviaciones en la incrustación.
4. Comprueba la coherencia de los datos en ambas bases de datos.

Si los recuentos coinciden y los registros muestreados son coherentes, la migración se valida estadísticamente. Si se detecta alguna discrepancia, el script señala los vectores que faltan, las incoherencias en la carga útil o la divergencia de vectores antes del cambio a producción.

Si los recuentos no coinciden, el script indica la diferencia exacta. En ese caso, debes volver a ejecutar el proceso de migración para el rango de lotes que falta antes de continuar.

Ejecuta el script de la siguiente manera:

uv run verify_migration.py

Comprobar la migración de datos

Cuándo no se debe realizar la migración

Qdrant es la mejor opción cuando la calidad de la recuperación es más importante que el rendimiento, y tu sistema aún no se ha visto sometido a presiones de escalabilidad. No deberías migrar si tu conjunto de datos sigue siendo inferior a 10 millones de vectores y tu carga de consultas se mantiene dentro de los límites operativos de Qdrant. En estas condiciones, la mayor puntuación de recuperación de Qdrant ofrece una recuperación del vecino más cercano más precisa que la de VectorAI DB, lo cual es fundamental para cargas de trabajo en las que no es aceptable que falte contexto relevante.

Sigue utilizando Qdrant si tu aplicación da prioridad a la precisión frente a la velocidad, especialmente en ámbitos como la búsqueda jurídica, la recuperación de información médica o los sistemas con estrictos requisitos de cumplimiento normativo. También deberías evitar la migración si tu equipo ya está profundamente integrado en el SDK, las herramientas operativas y los flujos de trabajo de implementación de Qdrant, y el coste técnico de la migración supera las mejoras de rendimiento.

VectorAI DB se convierte en la mejor opción cuando tu sistema alcanza los límites de QPS de forma sostenida, la latencia p99 incumple los requisitos del SLA o tu conjunto de datos se acerca a los 10 millones de vectores y sigue creciendo. La decisión no tiene que ver con la capacidad, sino con qué limitación es la más determinante para tu carga de trabajo.

Conclusión

En este artículo hemos comparado Qdrant y VectorAI DB en cargas de trabajo vectoriales a gran escala. Hemos analizado cómo se comportan ambos sistemas en condiciones idénticas, en qué aspectos cada uno ofrece un buen rendimiento y en qué aspectos sus ventajas e inconvenientes cobran importancia en entornos de producción.

Además, hemos recorrido todo el proceso de migración de Qdrant a VectorAI DB, desde la ingesta y exportación iniciales hasta la validación de una migración completada. El objetivo era mostrar no solo cuándo tiene sentido realizar el cambio, sino también cómo llevarlo a cabo de forma segura cuando el rendimiento se convierte en la principal limitación.

La decisión depende, en última instancia, de tus necesidades en cuanto a la carga de trabajo, sobre todo a gran escala, y de cómo equilibres la precisión de la recuperación con el rendimiento del sistema.

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Acerca de Tahiya Chowdhury

Tahiya Chowdhury es la directora de producto de Actian Zen y VectorAI DB, donde dirige la estrategia de la plataforma de datos en el borde más sólida del sector. Gracias a su experiencia en MongoDB y Goldman Sachs, Tahiya se especializa en crear productos que se sitúan en la intersección entre las necesidades empresariales a gran escala y la agilidad de los desarrolladores modernos. Le apasiona eliminar la complejidad de la infraestructura de datos, lo que permite a los equipos de ingeniería pasar más rápidamente del prototipo a la producción.