Base de datos vectorial

Outcome: Complete the task with Base de datos vectorial (Vector Database). User context: Un sistema de búsqueda compartido almacena vectores de documentos, IDs de clientes, tiempos de origen y un índice HNSW. Cada consulta primero filtra al cliente permitido, luego devuelve fuentes puntuadas con precisión y tiempo de respuesta medidos. La base de datos por sí sola no fundamenta respuestas, no las escribe ni diseña reglas de acceso. AI method or concept: Base de datos vectorial (Vector Database). Why it fits: Use este término cuando un sistema deba guardar y buscar vectores con filtros, índices, durabilidad y necesidades operativas claras. Do not use it when: Prueba una tienda más simple que ya tengas antes de agregar una base de datos vectorial separada. No llames búsqueda aproximada a exacta. AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary): Ningún estándar oficial único controla todo el término. Su significado puede cambiar según equipos, plataformas o marcos. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.