📝 **Pregunta:** **Escriba la función** \`recommend_vector_db(stack, vector_count, ops_burden_ok)\` que devuelve \`(db_name, Reason)\`. Utilice este árbol de decisión (en orden): 1. Si \`vector_count >= 10_000_000\` → \`("Qdrant o Pinecone", "10M+ vectores exceden el rango cómodo de pgvector")\` 2. De lo contrario, si \`stack == "postgres"\` → \`("pgvector", f"Ya en Postgres + {vector_count:,} vectores - una base de datos, menos operaciones")\` 3. De lo contrario, si \`ops_burden_ok\` → \`("Qdrant", "Autohospedado, Rust, excelente filtrado de metadatos")\` 4. Else → \`("Piña", "Administrado, más fácil de operar; pague por la conveniencia")\` Luego ejecútelo con cuatro formas de inicio reales: \`\`\` stack=postgres n= 500,000 ops_ok=True -> pgvector (Ya en Postgres + 500,000 vectores - una base de datos, menos operaciones) stack=postgres n=50,000,000 ops_ok=True -> Qdrant o Pinecone (más de 10 millones de vectores exceden el rango cómodo de pgvector) stack=none n= 100,000 ops_ok=False -> Pinecone (Administrado, más fácil de operar; pague por la conveniencia) stack=none n= 100,000 ops_ok=True -> Qdrant (Autohospedado, Rust, excelente filtrado de metadatos) \`\`\` El caso de 500K en Postgres es la **respuesta de producción más común** y en la que los jóvenes se equivocan al recurrir a Pinecone: la simplicidad operativa (una base de datos, una copia de seguridad, un grupo de conexiones) supera la ventaja marginal de rendimiento de Pinecone a esta escala. Migre SÓLO cuando haya medido los límites de alcance de pgvector. 📋 Elige la respuesta correcta. 💡 **Pista:** Vuelve a leer la teoría anterior si no estás seguro.