hybrid-search

Una API de motor de búsqueda ultrarrápida que aporta búsqueda híbrida impulsada por IA a tus sitios y aplicaciones.

Qdrant - Base de datos vectorial y motor de búsqueda vectorial de alto rendimiento y escala masiva para la próxima generación de IA. También disponible en la nube https://cloud.qdrant.io/

Weaviate es una base de datos vectorial de código abierto que almacena tanto objetos como vectores, permitiendo combinar la búsqueda vectorial con el filtrado estructurado, con la tolerancia a fallos y la escalabilidad de una base de datos nativa de la nube.

Una única base de datos Postgres para los datos de tu aplicación, búsqueda de texto completo, recuperación de vectores y agregaciones. El hogar de la extensión pg_search.

La base de datos nativa de IA diseñada para aplicaciones LLM, que ofrece una búsqueda híbrida increíblemente rápida de vectores densos, vectores dispersos, tensores (multivectoriales) y texto completo.

La base de datos de búsqueda nativa de IA. Ideal para el almacenamiento de agentes, unifica datos vectoriales, de texto, estructurados y semiestructurados en un solo motor. Esta base de datos todo en uno hace que los agentes sean más inteligentes, fáciles de ejecutar y más estables.

Una capa de memoria persistente y unificada para todos tus agentes de IA (ej. Claude Code, Codex), respaldada por Markdown y Milvus.

Búsqueda vectorial distribuida para aplicaciones nativas de IA

SeekStorm: búsqueda vectorial y léxica, biblioteca en proceso y servidor multiinquilino, en Rust.

XERJ es la nueva forma para que la IA busque datos. Su capacidad de autoindexación activa a los agentes para conocer sus datos sin el desperdicio de tokens de grep y sed. Un comando indexa código, documentos, registros y PDF para búsqueda, RAG, auditorías de seguridad y memoria de agentes, utilizando un 40% menos de tokens que grep. Compatible con Elasticsearch, por lo que los clientes existentes simplemente funcionan.

Una base de datos vectorial multimodal que admite inserciones y consultas vectoriales mediante SQL unificado (compatible con MySQL) en datos estructurados y no estructurados, cumpliendo con los requisitos de alta concurrencia y latencia ultrabaja.

Endee.io: una base de datos vectorial de alto rendimiento, diseñada para manejar hasta mil millones de vectores en un solo nodo, ofreciendo mejoras significativas de rendimiento mediante indexación y ejecución optimizadas. También disponible en la nube https://endee.io/

Re-ranking ligero y ultrarrápido para pipelines de búsqueda y recuperación. Soporta re-ranking Listwise y Pairwise de última generación basado en LLMs, cross-encoders y más.

Referencia transparente de RAG en Python con recuperación híbrida FAISS + BM25, reranking, interfaz de Gradio y FastAPI.

RAG Time: Un viaje de aprendizaje de 5 semanas para dominar RAG

Base de datos orientada a documentos, en memoria y embebible, con una interfaz de constructor de consultas de alto nivel

CLI de inteligencia de código impulsada por Rust para agentes de IA. Genera grafos de llamadas e índices de búsqueda semántica híbrida en 7 lenguajes. Se distribuye como herramientas MCP nativas para Claude Code y Codex CLI.

La capa de recuperación para sistemas de IA en producción. Búsqueda ultrarrápida (<10ms) sin bases de datos vectoriales. Diseñado para navegador, edge, dispositivos y la nube.