Implementa agentes de IA con memoria persistente. Despléstalos a cualquier lugar.
Qué están creando los desarrolladores con VectorAI DB
CrewAI + VectorAI DB
Memoria aislada y persistente para cada agente de un equipo multiagente.
LlamaIndex + VectorAI DB
Pipeline RAG local sin servicio de vectores en la nube. Se ejecuta en las propias instalaciones o en el perímetro.
Rastree
Búsqueda semántica para casos de personas desaparecidas. Salva la brecha léxica entre las familias y los expedientes forenses, y se realiza íntegramente en el propio dispositivo.
Revvec
Canal RAG aislado físicamente para los sectores de defensa, aeroespacial y farmacéutico. Funciona en un único Mac; no requiere conexión a Internet.
FixFirst
Asistente de mantenimiento sin conexión para técnicos industriales. Busca manuales e historial de incidencias por código de error, foto o nota de voz.
LangChain + VectorAI DB
Memoria del agente que se mantiene entre sesiones sin depender de la nube.
LangGraph + VectorAI DB
Agente capaz de funcionar en entornos sin conexión.
La mayoría de las bases de datos vectoriales se crearon pensando en los patrones de búsqueda de los usuarios. Los agentes de IA son diferentes.
/
Cifras que resisten bajo presión
QPS
745,2 QPS en vectores de 10 millones con 768 dimensiones. 22 veces más rápido que Milvus y Qdrant.
precisión de recuperación
Latencia p99
13 ms p99 con un 99 % de recuperación en hardware autohospedado en el que se ejecutan tus agentes.
Lo que obtienes
Memoria que se conserva tras cada sesión
Recuperación entre sesiones, adaptada al uso, dentro de tu perímetro.
Supervisalo desde las herramientas que ya utilizas
Métricas nativas de Prometheus en tus paneles de Grafana actuales.
Consultas paralelas sin pérdida de rendimiento
Los pasos de razonamiento en paralelo y las consultas a la memoria se mantienen intactos.
Distribuir la misma versión en todas partes
Desde un ordenador portátil hasta un centro de datos sin necesidad de reescribir nada, con cualquier tipo de hardware.
Superar la revisión sin necesidad de rediseñar la arquitectura
El RGPD, la HIPAA y la obligación de conservación de datos según la ubicación de los mismos.
Mira cómo funciona VectorAI DB
Observa todo el proceso de implementación de un agente, desde el inicio hasta la primera consulta.
Empieza a utilizar tu marco de trabajo
Añádelo a la pila en la que ya estás trabajando.
Utiliza directamente el SDK de Python de VectorAI DB para cualquier pila de agentes personalizada. Tú aportas el modelo de incrustación; VectorAI DB se encarga del almacenamiento y la búsqueda.
# Install
pip install actian-vectorai
from actian_vectorai import VectorAIClient
client = VectorAIClient(host="localhost:8080")
client.create_collection("agent-memory", dim=768)
results = client.query(
collection="agent-memory",
vector=embeddings,
top_k=10
)Ejecútalo independientemente de cómo lo envíes
SDK de Python y JavaScript, una API REST y un único contenedor de Docker que funciona igual tanto en un ordenador portátil como en un dispositivo periférico o en un clúster de Kubernetes.
Comparativa de VectorAI DB
Un análisis objetivo del entorno de ejecución y el rendimiento de cada base de datos vectorial. El rendimiento se ha medido con 10 millones de vectores en 768 dimensiones, utilizando un hardware idéntico.
VectorAI DB |
Piña |
Cuadrante |
Weaviate |
|
|---|---|---|---|---|
Rendimiento con 10 millones de vectores |
745 QPS |
~33 QPS |
~34 QPS |
Las opciones de alojamiento propio varían |
Funciona en hardware periférico con recursos limitados (Jetson, Pi) |
Sí |
No |
Limitado |
Limitado |
La misma API desde la fase de prototipo hasta la de producción |
Sí |
Solo en la nube |
Sí |
Sí |
Implementación en las propias instalaciones y con aislamiento físico |
Sí |
No |
Sí |
Sí |
Opción de nube totalmente gestionada |
Autogestionado |
Sí |
Nube |
Nube |
¿Quién desarrolla aplicaciones basadas en VectorAI DB?
Equipos que envían desde donde se almacenan los datos y a donde la red no siempre llega.
Los datos de los pacientes permanecen dentro de tu perímetro durante todas las consultas.
Implementación en: centros de datos hospitalarios, servidores de clínicas, investigación
Coherente en infraestructuras híbridas, periféricas y con múltiples sedes, independientemente de las limitaciones de conectividad, cumplimiento normativo o hardware.
Implementación en: entorno híbrido, perímetro + nube, múltiples sedes
Preguntas frecuentes
Actian VectorAI DB es una base de datos vectorial diseñada para agentes de IA, que les proporciona memoria persistente y una recuperación de datos de baja latencia en tu propia infraestructura.
La mayoría de las bases de datos vectoriales se diseñaron para implementaciones nativas en la nube y patrones de consulta a escala humana. VectorAI DB está diseñada para el comportamiento simultáneo y de alta frecuencia de las flotas de agentes y funciona de forma coherente en entornos periféricos, locales, aislados y en la nube sin necesidad de cambios en la arquitectura. Pinecone solo está disponible en la nube. Qdrant y Weaviate admiten la implementación autohospedada, pero están diseñadas principalmente para cargas de trabajo a escala de nube, no para entornos periféricos ni desconectados.
VectorAI DB se integra de forma nativa con LangChain, LlamaIndex y Hugging Face. Hay disponibles SDK para Python y JavaScript. Los complementos de la comunidad amplían la compatibilidad a CrewAI, LangGraph y Mastra. La documentación completa sobre la integración se encuentra en docs.vectoraidb.actian.com.
VectorAI DB alcanza los 745,2 QPS con 10 millones de vectores de 768 dimensiones, lo que supone una velocidad más de 22 veces superior a la de Milvus y Qdrant en un hardware idéntico. Está diseñado para el comportamiento de consultas paralelas y de alta frecuencia que generan las flotas de agentes, y no para los patrones secuenciales de las aplicaciones dirigidas a usuarios humanos.
El plan gratuito es la VectorAI DB Community Edition. Es gratuito para siempre y no requiere configuración de facturación. Incluye una capacidad de 5 000 vectores, se puede implementar en equipos de desarrollo locales y cuenta con asistencia de la comunidad.
VectorAI DB es compatible con HNSW y otros métodos de indexación de redes neuronales artificiales (ANN) para realizar búsquedas a gran escala con baja latencia y alta precisión.
VectorAI DB es independiente del modelo y funciona con representaciones de cualquier proveedor: OpenAI, Anthropic, Cohere, Hugging Face o cualquier modelo personalizado que aportes.
Sí. VectorAI DB almacena representaciones vectoriales de texto, imágenes, audio y vídeo.
Empieza gratis, sin necesidad de configurar la facturación
Todo lo que necesitas para crear un prototipo de memoria de agente en tu propio ordenador, hoy mismo.
Acceso sin facturación
Descarga VectorAI DB y empieza a utilizarlo de inmediato. No es necesario configurar la facturación.
Indexación y búsqueda de vectores
Indexación ANN (HNSW), API de búsqueda vectorial y supervisión para dar soporte a prototipos de hasta 5.000 representaciones vectoriales.
Configuración local rápida
Instala, indexa datos y ejecuta consultas en cuestión de minutos gracias a la documentación clara, las guías de inicio rápido y los ejemplos de código.
