Calculadora Base de Datos Vectorial RAG: Pinecone Cloud vs Qdrant / pgvector en Docker

Dimensiona la RAM necesaria y el ahorro anual almacenando millones de embeddings vectoriales en Qdrant o PostgreSQL pgvector frente a nubes vectoriales gestionadas.

Millones de vectores (1536 dimensiones): 5

Escenario Estándar / Cloud

Escenario Optimizado / Bonificado

Diferencia / Ahorro Total

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Plantilla Base `docker-compose.yml` Lista para Dockge

services:
  weaviate:
    image: qdrant/qdrant:latest
    container_name: weaviate-prod
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "6333:6333"
    volumes:
      - ./data:/data

Preguntas Frecuentes

¿Cuánta RAM necesita Qdrant para 1 millón de vectores con cuantización?

Activando Scalar Quantization (int8) o Binary Quantization en Qdrant, 1 millón de vectores de 1536 dimensiones requiere apenas ~2GB-3GB de RAM.

Calculadora Base de Datos Vectorial RAG: Pinecone Cloud vs Qdrant / pgvector en Docker

Plantilla Base docker-compose.yml Lista para Dockge

Preguntas Frecuentes

¿Cuánta RAM necesita Qdrant para 1 millón de vectores con cuantización?

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