Das Billion-Vector-Problem in Azure AI Search bezwingen

Von Mirko Peters · 2026-08-26

Willkommen zu unserem Deep Dive in eine der drängendsten Herausforderungen der modernen KI in Unternehmen: die Skalierung der Vektorsuche auf Milliarden von Datensätzen. Wenn Sie…

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Willkommen zu unserem Deep Dive in eine der drängendsten Herausforderungen der modernen KI in Unternehmen: die Skalierung der Vektorsuche auf Milliarden von Datensätzen. Wenn Sie mit modernen RAG-Systemen (Retrieval-Augmented Generation), semantischen Suchmaschinen oder KI-Assistenten arbeiten, haben Sie wahrscheinlich erlebt, wie rasant Daten anwachsen. Wenn Organisationen Millionen – manchmal sogar Milliarden – Dokumente, Bilder und Nutzerinteraktionen aufnehmen, geraten klassische Sucharchitekturen unter Druck. Deshalb ist es für Architekten und Entwickler nicht mehr optional, die Mechanismen der Indizierung im Milliardenmaßstab zu verstehen. Es ist unverzichtbar.

In diesem umfassenden Blogbeitrag erläutern wir die technischen Hürden hochdimensionaler Vektorräume und vergleichen zwei der führenden graphbasierten Indizierungsalgorithmen der Branche: Hierarchical Navigable Small World (HNSW) und DiskANN von Microsoft. Außerdem zeigen wir, wie Azure AI Search diese Workloads effizient bewältigt. Ob Sie Speicherparameter optimieren, die Kosten für die Hardware-Infrastruktur im Griff behalten oder die Trefferquote (Recall) maximieren möchten: Dieser Leitfaden liefert Ihnen die technische Roadmap, die Sie benötigen. Für eine audiobasierte Zusammenfassung dieser Konzepte empfehlen wir die zugehörige Podcast-Folge HNSW vs DiskANN for Vector Search in Azure AI Search auf M365 FM.

Das Billion-Vector-Problem in Azure AI Search

Herausforderungen der Vektorsuche im Milliardenmaßstab

Sie stehen vor dem Billion-Vector-Problem, wenn Sie in der Enterprise-KI massive Datensätze indizieren und durchsuchen müssen. Milliarden von Vektoren bringen besondere technische Herausforderungen mit sich. Sie müssen effiziente Indizierungssysteme aufbauen, die große Datenmengen verarbeiten, ohne langsamer zu werden. Echtzeit-Updates sind wichtig, damit Ihre Suchergebnisse aktuell und relevant bleiben. Außerdem ist die Verwaltung hochdimensionaler Embeddings entscheidend für präzise Suchergebnisse.

Wenn Sie mit Datensätzen im Milliardenmaßstab arbeiten, stoßen Sie auf mehrere Einschränkungen:

• Eine hohe Dimensionalität erhöht den Rechenaufwand und kann die Suchleistung verlangsamen.
• Die semantische Lücke zwischen Vektordarstellungen und realer Bedeutung kann zu Ungenauigkeiten führen.
• Die Speicherbereinigung wird schwierig, sodass veraltete Informationen nur schwer aus den Indizes zu entfernen sind.
• Die Qualität der Vektoren hängt vom gewählten Embedding-Modell ab und beeinflusst die Suchgenauigkeit.
• Die Skalierung erhöht den Speicherbedarf und kann die Suchzeiten verlängern.
• Das Cold-Start-Problem erschwert die Suche nach neuen Elementen ohne aussagekräftige Vektordarstellungen.
• Die Interpretierbarkeit ist gering, daher ist schwer nachvollziehbar, warum ein Suchergebnis erscheint.

Diese Herausforderungen machen das Billion-Vector-Problem zu einem der schwierigsten in der modernen KI.

Warum die Wahl des Algorithmus entscheidend ist

Ihre Wahl des Algorithmus hat einen direkten Einfluss darauf, wie Sie das Billion-Vector-Problem lösen. Wenn Sie einen Algorithmus wie HNSW wählen, erhalten Sie schnellen Zugriff und effiziente Suchen auf großen Datensätzen. Dafür benötigen Sie jedoch viel RAM, was die Kosten erhöhen kann. Andere Algorithmen, etwa exhaustives KNN, bieten eine hohe Genauigkeit, erfordern aber deutlich mehr Rechenleistung und eignen sich daher eher für kleinere Datensätze. Der richtige Algorithmus hilft Ihnen, Geschwindigkeit, Genauigkeit und Ressourcenverbrauch in Balance zu halten. Indem Sie den Algorithmus an Ihre Anforderungen anpassen, können Sie die Leistung für Ihre konkrete Anwendung optimieren. Diese Entscheidung bestimmt maßgeblich, wie gut Sie mit massiven Datensätzen umgehen und wie viel Sie in Hardware investieren.

Überblick über Azure AI Search

Azure AI Search bietet Ihnen eine leistungsstarke Plattform, um das Billion-Vector-Problem anzugehen. Sie können Ihre Daten mit fortschrittlichen Bereinigungs- und Anreicherungswerkzeugen vorverarbeiten, wodurch sich die Qualität Ihrer Vektoren vor der Indizierung verbessert. Die Plattform organisiert Ihre Informationen in einer Vektordatenbank, die für Abruf-Szenarien und moderne Suchanforderungen ausgelegt ist. Sie profitieren von robusten Such- und Abruffunktionen, einschließlich Verarbeitung natürlicher Sprache für das semantische Verständnis. Die Sicherheit ist hoch, mit Verschlüsselung und Zugriffssteuerung zum Schutz Ihrer Daten.

Azure AI Search lässt sich nahtlos mit anderen Microsoft-Azure-Diensten und Plattformen von Drittanbietern integrieren. Sie können die hybride Suche nutzen, die Schlüsselwort- und Vektorsuche kombiniert, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Ranking und Relevanzoptimierung ermöglichen es Ihnen, die Darstellung der Suchergebnisse anzupassen und so den Nutzen für Ihre Benutzer zu erhöhen. Die Plattform bietet außerdem intelligente Sucherlebnisse, etwa Autovervollständigung und vorgeschlagene Ergebnisse. Azure AI Search basiert auf der globalen Infrastruktur von Azure und liefert die Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit, die Sie für umfangreiche Datenbestände und groß angelegte Datenprojekte benötigen.

Graphbasierter Index: HNSW und DiskANN

Was ist HNSW

Vielleicht haben Sie schon von HNSW gehört, was für hierarchical navigable small world steht. Dieser graphbasierte Indexalgorithmus hilft Ihnen, ähnliche Vektoren in großen Datenbeständen schnell zu finden. HNSW baut eine mehrschichtige Graphstruktur auf, die Datenpunkte so miteinander verbindet, dass die Suche schnell und präzise wird. Jede Ebene des Graphen hat eine unterschiedliche Dichte: Die oberen Ebenen enthalten weniger Knoten, die unteren mehr. Dieser Aufbau ermöglicht es Ihnen, die Suche oben zu beginnen, nach unten zu wandern und die Ergebnisse dabei immer weiter einzugrenzen. HNSW ist für die Vektorsuche im Arbeitsspeicher optimiert und hält daher den gesamten Graphen im RAM. Dieser Ansatz liefert Ergebnisse mit geringer Latenz, bedeutet aber auch, dass Sie viel Speicher benötigen, wenn Ihr Datenbestand wächst.

Was ist DiskANN

DiskANN ist Microsofts Antwort auf die Herausforderungen der Vektorsuche im Milliardenbereich. Dieser graphbasierte Index setzt auf einen hybriden Ansatz, der Arbeitsspeicher und SSD-Speicher kombiniert. Mit DiskANN können Sie den größten Teil Ihres Index auf SSDs speichern, die deutlich günstiger sind als RAM. Im Arbeitsspeicher behalten Sie nur die wichtigsten Navigationsdaten. Dieser Aufbau hilft Ihnen, auch sehr große Datenbestände ohne hohe Hardwarekosten zu verwalten. DiskANN nutzt den Vamana-Graphalgorithmus, um Ihre Suche durch die Daten zu führen. Außerdem verwendet es eine spezielle Pruning-Methode, damit der Graph vielfältig und effizient bleibt. Microsofts DiskANN betreibt Azure AI Search und andere Dienste und ist damit eine zentrale Innovation für Enterprise-KI.

So funktioniert HNSW

Aufbau des Graphen

HNSW erstellt seinen graphbasierten Index, indem es eine Hierarchie von Suchgraphen aufbaut. Sie beginnen mit einer leeren Struktur. Der erste Vektor, den Sie hinzufügen, wird zum einzigen Knoten der obersten Ebene. Für jeden neuen Vektor bestimmt HNSW per Zufallsprozess, in wie viele Ebenen er aufgenommen wird. Der neue Vektor verbindet sich auf jeder Ebene bis zu seinem zugewiesenen Maximum mit seinen nächsten Nachbarn. Die oberste Ebene hat die wenigsten Knoten und eignet sich daher gut als Startpunkt für die Suche. Untere Ebenen haben mehr Knoten und ermöglichen detaillierte Suchen. HNSW kann seinen Graphen ohne vollständigen Neuaufbau aktualisieren, sodass Sie neue Daten hinzufügen können, wenn Ihr Bedarf wächst.

Suchprozess

Wenn Sie mit HNSW suchen, beginnen Sie auf der obersten Ebene des Graphen. Über weitreichende Verbindungen bewegen Sie sich schnell in den Bereich, in dem sich Ihr Zielvektor vermutlich befindet. Je weiter Sie nach unten gehen, desto dichter werden die Verbindungen. Das hilft Ihnen, die Suche zu verfeinern und sich dem bestmöglichen Treffer anzunähern. Auf der untersten Ebene verwendet HNSW eine Beam Search, um die nächsten Nachbarn zu finden. Dieses Verfahren liefert schnelle und präzise Ergebnisse, besonders dann, wenn der gesamte Graph in den Arbeitsspeicher passt.

• Die Entwurfsprinzipien von HNSW:
  • Für Operationen im Arbeitsspeicher optimiert, mit geringer Latenz und hohem Recall.
  • Verwendet eine mehrschichtige Graphstruktur, die auf Small-World-Netzwerken basiert.
  • Setzt eine Pruning-Strategie ein, die redundante Kanten entfernt und die Vielfalt fördert.
  • Der Suchprozess durchläuft die Ebenen nach unten: Er beginnt mit spärlichen weitreichenden Verbindungen und endet mit einer Beam Search auf der Basisebene.

Sie sehen, dass sowohl HNSW als auch DiskANN einen graphbasierten Index verwenden, ihre Designs aber unterschiedlichen Anforderungen entsprechen. HNSW eignet sich am besten, wenn sich alles im Arbeitsspeicher halten lässt. DiskANN ermöglicht es Ihnen, mit SSDs auf Milliarden von Vektoren zu skalieren, und ist damit ideal für Enterprise-Workloads in Azure AI Search.

So funktioniert DiskANN

Hybride Architektur aus Arbeitsspeicher und SSD

Mit DiskANN für die Suche in Milliarden von Vektoren erhalten Sie einen besonderen Ansatz. DiskANN kombiniert Arbeitsspeicher und SSD-Speicher zu einer hybriden Architektur. Dieses Design ermöglicht es Ihnen, den größten Teil Ihres Vektorindex auf SSDs abzulegen, die weniger kosten als RAM. Im Arbeitsspeicher behalten Sie nur die essenziellen Navigationsdaten. So skalieren Sie Ihre Suche auf Milliarden von Vektoren, ohne teure Hardware zu benötigen.

DiskANN setzt zwei zentrale Techniken ein, um Speicher und Geschwindigkeit zu optimieren:

• Vamana-Graph: Diese Struktur nutzen Sie für die effiziente Navigation durch den Index.
• Product Quantization (PQ): Sie komprimieren Vektoren im Arbeitsspeicher, was den RAM-Bedarf senkt.

Sie profitieren von einer Abfrageausführung in zwei Phasen. In der ersten Phase verwendet DiskANN PQ-komprimierte Vektoren im RAM, um schnell eine Kandidatenmenge zu ermitteln. In diesem Schritt müssen Sie nicht von der Festplatte lesen. In der zweiten Phase lädt DiskANN für die Kandidatenmenge die Vektoren mit voller Genauigkeit von der SSD. Anschließend berechnen Sie die exakten Distanzen, um die besten Treffer zu finden. Dieses Verfahren liefert eine hohe Trefferquote (Recall) und niedrige Latenz, während der Speicherbedarf gering bleibt.

Tipp: Die hybride Architektur von DiskANN aus Arbeitsspeicher und SSD ermöglicht Suche im Web-Maßstab auf handelsüblicher Hardware. Sie können Vektorindizes auf SSDs statt im RAM speichern, was großangelegte Anwendungen erschwinglicher macht.

Suchprozess

Eine Suche in DiskANN beginnt damit, dass Sie den Vamana-Graphen anhand komprimierter Vektoren im Arbeitsspeicher durchlaufen. Dieser Schritt hilft Ihnen, vielversprechende Kandidaten schnell zu finden. In dieser Phase vermeiden Sie Festplattenzugriffe, was den Prozess beschleunigt. Sobald Sie eine Kandidatenmenge haben, wechselt DiskANN zur nächsten Phase.

Für jeden Kandidaten laden Sie die Vektoren mit voller Genauigkeit von der SSD. Sie berechnen die exakten Distanzen zwischen Ihrer Abfrage und diesen Kandidaten. Dieses zweiphasige Verfahren stellt sicher, dass Sie präzise Ergebnisse erhalten, ohne Ihre Suche zu verlangsamen. Eine hohe Trefferquote erreichen Sie, weil DiskANN die besten Kandidaten im Detail prüft. Die Latenz bleibt niedrig, weil der Großteil der Arbeit im Arbeitsspeicher stattfindet.

Der Suchprozess von DiskANN eignet sich gut für sehr große Datenbestände. Sie können Milliarden von Vektoren verarbeiten, ohne enorme Mengen an RAM zu benötigen. Auch wenn Ihre Daten wachsen, erhalten Sie schnelle und zuverlässige Ergebnisse. Damit ist DiskANN eine starke Wahl für KI-Workloads im Unternehmen in Azure AI Search.

Die hybride Architektur von DiskANN und sein Suchprozess helfen Ihnen, das Problem der Milliarden Vektoren effizient zu lösen. Sie können Ihre Suche skalieren, Kosten senken und die Leistung halten, während Ihre Daten wachsen.

Stärken und Schwächen

Vor- und Nachteile von HNSW

Für die Vektorsuche wählen Sie häufig HNSW, weil es eine branchenführende Suchgeschwindigkeit und eine hohe Trefferquote liefert. Wenn Sie HNSW richtig abstimmen, erhalten Sie schnelle Ergebnisse und genaue Treffer. Hochdimensionale Vektordaten verarbeitet HNSW gut, was für moderne KI-Workloads wichtig ist. Außerdem profitieren Sie von inkrementellen Ergänzungen, sodass Sie den Index aktualisieren können, ohne alles neu aufzubauen.

Hier ist ein kurzer Überblick über die Stärken und Schwächen von HNSW:

HNSW skaliert effizient, weil die Indexerstellung O(N log N) benötigt. Die parallele Erstellung nutzt Mehrkernprozessoren, was den Vorgang beschleunigt. Der Speicherbedarf wächst linear mit der Datenmenge, sodass Sie den Speicherbedarf gut planen können. Allerdings müssen Sie den gesamten Graphen im RAM halten, was die Skalierbarkeit bei Datensätzen mit Milliarden Vektoren begrenzt.

Vor- und Nachteile von DiskANN

Auf DiskANN greifen Sie zurück, wenn Sie die Vektorsuche über das hinaus skalieren müssen, was der RAM leisten kann. DiskANN ist für die Nutzung von SSDs optimiert, senkt dadurch die Hardwarekosten und ermöglicht es Ihnen, sehr große Datenbestände zu verwalten. Durch die Kombination von Suchen im Arbeitsspeicher mit gebündelten SSD-Lesevorgängen erreichen Sie hohe Genauigkeit und niedrige Latenz. DiskANN unterstützt Echtzeit-Aktualisierungen und hybride Suche, sodass Sie Vektoren effizient filtern und abrufen können.

Beachten Sie diese Punkte zu DiskANN:

• Kosteneffiziente Skalierbarkeit durch den Einsatz von SSDs statt RAM.
• Hohe Genauigkeit und niedrige Latenz im großen Maßstab durch Suchen im Arbeitsspeicher und SSD-Lesevorgänge.
• Echtzeit-Updates und hybride Abfrage aus Vektor- und gefilterter Suche.
• Der Aufbau dauert lange, weil die Konstruktion des Vamana-Graphen sehr rechenintensiv ist.
• Die Leistung hängt vom Durchsatz und der Latenz der SSDs ab.
• Updates sind im Vergleich zu speicherinternen Strukturen wie HNSW aufwendiger.
• Implementierung und Feinabstimmung erfordern eine sorgfältige Optimierung.

Von DiskANN profitieren Sie durch die Fähigkeit, quantisierte Vektoren zu verarbeiten. Dadurch werden die Daten komprimiert und die speichereffiziente Suche verbessert. Sie können DiskANN für Workloads mit Milliarden von Vektoren einsetzen, ohne sich um RAM-Grenzen sorgen zu müssen.

Speicher- und Speichereffizienz

Bei der Wahl zwischen HNSW und DiskANN für die Vektorabfrage müssen Sie Speicher- und Speichereffizienz berücksichtigen. HNSW eignet sich gut für Datensätze, die in den RAM Ihres Servers passen. Sie erhalten schnellen Zugriff und hohe Leistung, können die Datenmenge aber nicht über die Speichergrenzen hinaus skalieren. DiskANN erlaubt es Ihnen, Ihren Datensatz bis zur Kapazität der Festplatte zu erweitern, wobei Sie etwas Geschwindigkeit für Speicherplatz eintauschen. Sie speichern den Großteil Ihres Indexes auf SSDs, wodurch DiskANN ideal für riesige Vektor-Datensätze ist.

Sowohl in HNSW als auch in DiskANN verwenden Sie quantisierte Vektoren, um den Speicherbedarf zu senken und die Abfrage zu beschleunigen. Die hybride Architektur von DiskANN ermöglicht es Ihnen, die Vektorsuche zu skalieren und dabei die Kosten niedrig zu halten. Sie erreichen eine speichereffiziente Suche für umfangreiche Abfragen, insbesondere wenn Sie mit quantisierten Vektoren und SSD-Speicher arbeiten.

Vergleich von Vektorsuchalgorithmen

Leistung im großen Maßstab

Sie müssen messen, wie ein Vektorsuchalgorithmus mit wachsendem Datensatz arbeitet. HNSW und DiskANN zielen beide auf hohe Trefferquote (Recall) und Geschwindigkeit, verfolgen dabei aber unterschiedliche Strategien. HNSW setzt auf speicherinterne Graphen. Dadurch erhalten Sie eine schnelle Suche nach nächsten Nachbarn, solange Ihre Vektoren in den RAM passen. DiskANN arbeitet mit einem hybriden Ansatz aus Arbeitsspeicher und SSD. So können Sie die Suchleistung skalieren, ohne sich um Speichergrenzen sorgen zu müssen.

Bei der Suche nach nächsten Nachbarn in Millionen von Vektoren bietet HNSW schnelle Abfragen mit geringer Latenz. Sie können Parameter für Trefferquote und Geschwindigkeit feinabstimmen. DiskANN hält eine hohe Trefferquote und Geschwindigkeit auch dann, wenn der Datensatz wächst. Da Sie den Großteil des Indexes auf SSDs speichern, lassen sich Milliarden von Vektoren verarbeiten. Die zweistufige Suche sorgt für ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit: Die erste Stufe findet Kandidaten im Arbeitsspeicher, die zweite verfeinert die Ergebnisse mithilfe von SSDs.

Mit beiden Algorithmen erreichen Sie eine hohe Trefferquote und Geschwindigkeit. DiskANN ermöglicht es Ihnen jedoch, die Suchleistung über die Grenzen des RAM hinaus zu skalieren.

Skalierbarkeit für Milliarden von Vektoren

Wenn Ihr Datensatz von Millionen auf Milliarden von Vektoren wächst, kommen neue Herausforderungen auf Sie zu. HNSW funktioniert gut bis zu 50 Millionen Vektoren. Verwenden Sie HNSW als Standard-Algorithmus für die Vektorsuche und stimmen Sie die Parameter auf die Trefferquote ab. Ab 50 bis 500 Millionen Vektoren setzen Sie Sharding und skalare Quantisierung ein. Für mehr Effizienz können Sie eine zweiphasige Abfrage in Betracht ziehen. Bei Datensätzen mit mehr als 500 Millionen Vektoren benötigen Sie hierarchische Abfragen und mehrstufige Architekturen. Für selten genutzte Daten verwenden Sie aggressive Quantisierung.

DiskANN verändert die Vektorsuche im Milliardenmaßstab grundlegend. Den Großteil des Indexes speichern Sie auf SSDs, sodass Sie sich nicht um RAM-Grenzen sorgen müssen. Zur Komprimierung der Vektoren nutzen Sie die Produktquantisierung und halten die Navigationsdaten im Arbeitsspeicher. Ihre Suche nach nächsten Nachbarn skalieren Sie auf Milliarden von Vektoren, ohne Einbußen bei der Suchleistung. DiskANN unterstützt clusterbasierte approximative Suche und hybride Abfragen, was die Verwaltung großer Datensätze erleichtert.

Mit DiskANN skalieren Sie Ihren Vektorsuchalgorithmus auf Milliarden von Vektoren, was ihn ideal für Unternehmens-Workloads macht.

Abfragelatenz und Durchsatz

Bei Vektorsuche im großen Maßstab achten Sie auf Abfragelatenz und Durchsatz. HNSW bietet eine niedrige Latenz bei der Suche nach nächsten Nachbarn, weil der gesamte Graph im Speicher gehalten wird. Sie erhalten schnelle Antwortzeiten und einen hohen Durchsatz für Datensätze, die in den RAM passen. Wenn Ihr Datensatz wächst, steigt die Latenz, sobald Sie Sharding nutzen oder mehrstufige Architekturen einsetzen.

DiskANN arbeitet mit einem zweistufigen Suchverfahren. Zuerst durchsuchen Sie komprimierte Vektoren im Speicher, was eine schnelle Auswahl der Kandidaten ermöglicht. Anschließend verfeinern Sie die Abfrage, indem Sie die Vektoren mit voller Genauigkeit von SSDs laden. Dieser Ansatz hält die Latenz niedrig und sorgt auch bei Datensätzen im Milliardenbereich für einen hohen Durchsatz. Optimieren können Sie den Abruf, indem Sie SSD-Lesevorgänge bündeln und effiziente Navigationsstrukturen verwenden.

Mit DiskANN erzielen Sie auch dann eine hohe Trefferquote und Geschwindigkeit, wenn das Abfragevolumen steigt. Speicherlimits müssen Sie nicht fürchten, sodass Sie die Suchleistung für Unternehmensanwendungen skalieren können.

Mit DiskANN erhalten Sie eine verlässliche Abfragelatenz und einen verlässlichen Durchsatz. Damit ist DiskANN eine starke Wahl für die Suche nach nächsten Nachbarn im großen Maßstab.

Kosten und Ressourcenbedarf

Beim Auswählen eines Vektorsuchalgorithmus für Azure AI Search sollten Sie Kosten und Ressourcenbedarf berücksichtigen. Wie viel Speicher und Festplattenplatz ein Algorithmus benötigt, wirkt sich auf Ihr Budget und auf Ihre Skalierbarkeit aus.

DiskANN eignet sich besonders für Workloads mit Milliarden von Vektoren. Den größten Teil Ihres Index können Sie auf SSDs speichern, und die sind günstiger als RAM. Dieses Design ermöglicht es Ihnen, von Tausenden bis zu Milliarden Vektoren zu skalieren, ohne die Speicherkosten stark zu erhöhen. DiskANN eignet sich gut für produktive KI-Workloads, weil es SSDs effizient nutzt und nur die wichtigsten Daten im Speicher hält.

HNSW eignet sich am besten für mittelgroße Datensätze. Der gesamte Index muss im RAM liegen. Diese Anforderung begrenzt, wie weit Sie skalieren können. Wenn Ihr Datensatz zu groß wird, können hohe Betriebskosten entstehen. Außerdem ist HNSW auf 2.000 Dimensionen begrenzt, was Ihre Anwendungsfälle einschränken kann.

Tipp: Wenn Sie die Kosten im Griff behalten und Ihre Suche auf Milliarden Vektoren skalieren möchten, bietet Ihnen DiskANN einen klaren Vorteil. Sie können günstige SSDs einsetzen und Ihren Speicherbedarf niedrig halten.

Praxisnahe Anwendungsfälle

Den Nutzen dieser Algorithmen sehen Sie in realen Anwendungen. Viele Organisationen setzen DiskANN und HNSW für unterschiedliche Arten von Vektorsuchproblemen ein.

• Für die approximative Suche nach nächsten Nachbarn können Sie eine kosteneffiziente Hybridmethode nutzen. Dieser Ansatz kombiniert SSD-Speicher mit graphbasierten Strukturen im Speicher.
• DiskANN können Sie für statische Datensätze einsetzen, etwa für Forschungskorpora, deren Daten sich nicht oft ändern.
• Für kostensensible Bereitstellungen können Sie DiskANN wählen. Es eignet sich gut für Anwendungen im Milliardenbereich, bei denen Sie Ausgaben kontrollieren müssen.
• DiskANN können Sie für Abfragen verwenden, die Latenzen von unter 10 Millisekunden vertragen. Diese Geschwindigkeit reicht für viele Suchaufgaben im Unternehmen aus.
• Für die Hybridsuche können Sie HNSW mit plattenbasierten invertierten Dateien (HNSW-IF) kombinieren. Diese Methode erreicht eine hohe Trefferquote und hält die Latenz niedrig.

Hinweis: Viele Organisationen erreichen mit Hybridmethoden bei 10 ms Latenz eine Trefferquote von 90 %. Diese Leistung deckt den Bedarf der meisten KI-Suchanwendungen im Unternehmen ab.

Passen Sie die Wahl des Algorithmus an Ihren Workload an. Wenn Sie skalieren, Kosten im Griff behalten und die Latenz niedrig halten müssen, bietet Ihnen DiskANN die nötige Flexibilität und Effizienz.

Wann HNSW oder DiskANN?

Die richtige Wahl des Algorithmus für Ihren Azure AI Search-Workload kann Geschwindigkeit, Kosten und Genauigkeit deutlich beeinflussen. Sie müssen Ihre Daten, Ihre Hardware und die Häufigkeit von Datenänderungen betrachten. Schauen wir uns die wichtigsten Entscheidungskriterien an, damit Sie das passende Werkzeug für Ihre Vektorsuche auswählen.

Entscheidungskriterien

Datensatzgröße

Sie sollten immer zuerst die Größe Ihres Datensatzes prüfen. Wenn Sie mit Millionen von Vektoren arbeiten, liefert HNSW schnelle und genaue Suchergebnisse. Am besten funktioniert HNSW, wenn Ihre Daten in den Arbeitsspeicher passen. Wächst Ihr Datensatz auf Milliarden von Vektoren, ist DiskANN die bessere Wahl. Der Algorithmus speichert den größten Teil des Indexes auf SSDs, sodass Sie sich keine Sorgen machen müssen, dass der RAM knapp wird.

Sie sehen: HNSW eignet sich für kleinere Workloads, während DiskANN auch riesige Datensätze verarbeitet, ohne langsamer zu werden.

Hardware und Kosten

Ihre Hardware und Ihr Budget spielen ebenfalls eine große Rolle. HNSW benötigt viel RAM, weil der gesamte Graph im Speicher gehalten wird. Das kann teuer werden, je größer Ihre Vektordatenbank wird. DiskANN spart Kosten, indem der größte Teil des Indexes auf SSDs liegt, die weniger kosten als RAM. Sie brauchen nur genug Speicher für den Navigationsteil des Indexes.

Wenn Sie die Kosten niedrig halten und trotzdem Milliarden von Vektoren durchsuchen möchten, hat DiskANN einen klaren Vorteil.

Anforderungen an die Latenz

Überlegen Sie, wie schnell Ihre Suchergebnisse vorliegen müssen. HNSW bietet eine sehr niedrige Latenz, weil die Suche im Speicher stattfindet. Sie erhalten Ergebnisse in wenigen Millisekunden, sofern Ihre Daten in den RAM passen. DiskANN bietet ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Skalierung. Der Algorithmus nutzt einen zweistufigen Suchprozess, sodass Sie auch bei sehr großen Datensätzen schnelle Ergebnisse erhalten. Für die meisten Unternehmensanwendungen liegen die Abfragezeiten bei DiskANN unter 10 Millisekunden.

• HNSW eignet sich am besten für Workloads, bei denen jede Millisekunde zählt.
• DiskANN eignet sich für große Datensätze, die Sie schnell durchsuchen müssen, und wenn Sie einen leichten Anstieg der Latenz akzeptieren können.

Aktualisierungsmuster

Wie oft sich Ihre Daten ändern, beeinflusst Ihre Wahl. HNSW eignet sich gut für statische oder sich langsam ändernde Daten. Wenn Sie Ihre Vektoren häufig aktualisieren, müssen Sie den Index unter Umständen neu aufbauen, was Zeit kostet. DiskANN passt sich häufigen Aktualisierungen besser an. Genauigkeit und Recall bleiben stabil, auch wenn Sie Vektoren oft hinzufügen oder ändern.

Wenn Ihre Anwendung viele Aktualisierungen verarbeiten muss, bietet Ihnen DiskANN mehr Flexibilität.

Beispielszenarien

Anhand realer Szenarien können Sie leichter entscheiden, welcher Algorithmus zu Ihren Anforderungen passt.

• HNSW bietet einen hohen Recall und einen schnellen Abfragedurchsatz. Auf Datensätzen wie SIFT1M erreichen Sie auf einer CPU etwa 95 % Recall@10 mit nur 1–2 Millisekunden pro Abfrage.
• DiskANN zeigt einen höheren durchschnittlichen Recall, das heißt, er findet in großen Datensätzen mehr tatsächliche Treffer. Die Genauigkeit bleibt auch dann hoch, wenn Ihre Daten wachsen.
• HNSW eignet sich am besten für Empfehlungssysteme oder Suchmaschinen, bei denen Sie höchste Genauigkeit und Geschwindigkeit benötigen.
• DiskANN passt zur groß angelegten Suche, etwa wenn Sie Milliarden von Produktbildern oder Dokumenten durchsuchen und Geschwindigkeit, Kosten und Skalierung in Einklang bringen müssen.

HNSW überzeugt bei Workloads, die auf kleineren Datensätzen die schnellstmögliche Suche erfordern. DiskANN glänzt, wenn Sie riesige Datenmengen durchsuchen müssen, ohne Ihr Budget zu sprengen.

Migration und hybride Ansätze

Sie müssen sich nicht für jede Situation auf nur einen Algorithmus festlegen. Viele Organisationen starten mit HNSW für kleinere Datensätze. Wächst ihre Vektordatenbank, wechseln sie zu DiskANN, um mehr Daten zu verarbeiten und die Kosten niedrig zu halten. Sie können auch einen hybriden Ansatz wählen. Beispielsweise könnten Sie Ihre meistgenutzten oder neuesten Vektoren mit HNSW im Speicher halten, während ältere oder seltener genutzte Vektoren mit DiskANN auf SSDs liegen.

• Beginnen Sie mit HNSW für schnelles Prototyping und kleine Workloads.
• Migrieren Sie zu DiskANN, sobald Ihr Datensatz die Speichergrenzen überschreitet.
• Kombinieren Sie beide Methoden für die beste Balance aus Geschwindigkeit und Skalierung.

Tipp: Überprüfen Sie Ihre Workloads regelmäßig. Wenn sich Ihre Daten und Anforderungen ändern, können Sie Ihren Ansatz anpassen, um die beste Leistung und den besten Nutzen zu erzielen.

Wenn Sie Datensatzgröße, Hardware, Latenzanforderungen und Aktualisierungsmuster berücksichtigen, können Sie bewusst zwischen HNSW und DiskANN wählen. So entsteht ein Vektorsuchsystem, das zu Ihren Zielen passt und mit Ihrem Unternehmen wächst.

Best Practices für die Vektorsuche in Azure

Tipps zur Indexkonfiguration

Sie können in Azure AI Search eine hohe Leistung erzielen, wenn Sie einige wichtige Konfigurationstipps beachten. Achten Sie zunächst darauf, dass Ihre Indexgröße in eine einzelne Vektorsuch-Einheit passt. So bleibt Ihre Suche schnell und zuverlässig. Versuchen Sie, die Größe Ihrer Einbettungen (Embeddings) so gering wie möglich zu halten. Kleinere Einbettungen verbessern die Abfragezeiten und erhöhen die Anzahl der Abfragen pro Sekunde. Verwenden Sie Approximate-Nearest-Neighbor-Abfragen (ANN), da diese Ihre Suche beschleunigen, ohne die Genauigkeit spürbar zu beeinträchtigen.

Begrenzen Sie die Anzahl der Ergebnisse pro Abfrage auf 10 bis 100. Dieser Bereich verringert die Latenz und hält Ihre Suche reaktionsschnell. Verwenden Sie in der Produktion keine Modellendpunkte, die auf null skalieren. Kaltstarts können Ihre Suche verlangsamen und Benutzer frustrieren. Planen Sie Lastspitzen ein, damit Ihr System plötzliche Anstiege des Suchaufkommens bewältigen kann. Verwenden Sie Dienstprinzipale mit OAuth-Tokens für eine sichere und effiziente Authentifizierung. Nutzen Sie immer die neueste Version des Python SDK, um von Leistungsverbesserungen zu profitieren. Wenn Sie einen höheren Durchsatz benötigen, skalieren Sie Ihren Endpunkt oder verteilen Sie die Last auf mehrere Endpunkte.

Tipp: Ein gut konfigurierter Index ist die Grundlage für eine optimierte Vektorsuche in Azure.

Überwachung und Optimierung

Sie müssen Ihr Suchsystem überwachen und optimieren, um eine hohe Leistung aufrechtzuerhalten, insbesondere bei Workloads mit Milliarden Vektoren. Die folgende Tabelle zeigt einige wirksame Techniken:

Hinweis: Eine regelmäßige Überwachung hilft Ihnen, Probleme frühzeitig zu erkennen und Ihre Suche reibungslos am Laufen zu halten.

Häufige Fallstricke

Beim Einrichten oder Skalieren Ihres Suchsystems in Azure können Ihnen einige typische Fallstricke begegnen. Ein häufiger Fehler besteht darin, dass der Index für eine einzelne Sucheinheit zu groß wird. Das kann Ihre Abfragen verlangsamen und die Zuverlässigkeit der Suche verringern. Auch große Einbettungen können die Leistung beeinträchtigen. Halten Sie Ihre Einbettungen daher immer so klein wie für Ihren Anwendungsfall möglich.

Ein weiterer Fallstrick ist, Lastspitzen zu ignorieren. Wenn Sie keine plötzlichen Anstiege des Suchaufkommens einplanen, kann Ihr System unter Last ausfallen. Abhängigkeiten von Endpunkten, die auf null skalieren, können Kaltstart-Verzögerungen verursachen und Ihre Suche ausbremsen. Wenn Sie das SDK nicht aktualisieren oder keine OAuth-Tokens verwenden, drohen Sicherheitsrisiken und entgangene Leistungsgewinne.

Denken Sie daran: Vermeiden Sie diese Fallstricke, damit Ihre Suche schnell, sicher und zuverlässig bleibt.

Wenn Sie diese bewährten Methoden befolgen, können Sie in Azure eine robuste und effiziente Sucherfahrung aufbauen. Sie bewältigen große Datenmengen mühelos und liefern Ihren Benutzern schnelle, präzise Ergebnisse.

Das Milliarden-Vektoren-Problem lösen Sie in Azure AI Search, indem Sie den passenden Algorithmus für Ihre Anforderungen wählen. DiskANN bietet kosteneffiziente Skalierbarkeit für sehr große Datenmengen, während HNSW schnelle Ergebnisse für kleinere Workloads liefert. Sie stimmen den Algorithmus auf Workload, Umfang und Budget ab. Die folgende Tabelle hilft Ihnen, den besten Endpunkt auszuwählen:

• Schätzen Sie Ihren Speicherbedarf, indem Sie mit einigen wenigen Dokumenten testen.
• Planen Sie Aktualisierungen und das gesamte Inhaltsvolumen ein.

Azure AI Search bietet Ihnen Flexibilität und unterstützt die Innovationen von Microsoft für Enterprise-KI. Um all diese technischen Erkenntnisse mit realer Cloud-Architektur zu verknüpfen, hören Sie sich unbedingt die begleitende Podcast-Episode HNSW vs DiskANN for Vector Search in Azure AI Search an.

Häufige Fragen

Was ist der wesentliche Unterschied zwischen HNSW und DiskANN?

Sie verwenden HNSW für die Vektorsuche im Arbeitsspeicher. DiskANN ermöglicht es Ihnen, den Großteil Ihres Indexes auf SSDs zu speichern. Dadurch eignet sich DiskANN besser für Milliarden von Vektoren, ohne hohe Arbeitsspeicherkosten zu verursachen.

Können Sie DiskANN für Echtzeitanwendungen verwenden?

Ja. DiskANN liefert eine Suche mit niedriger Latenz, oft unter 10 Millisekunden. Sie können es für KI-Suchaufgaben in Echtzeit einsetzen, selbst bei sehr großen Datenbeständen.

Wie entscheiden Sie, welchen Algorithmus Sie in Azure AI Search verwenden?

Für kleinere Datenbestände, die in den Arbeitsspeicher passen, wählen Sie HNSW. Für riesige Datenbestände, die kosteneffizient skaliert werden müssen, wählen Sie DiskANN. Berücksichtigen Sie dabei Ihre Datenmenge, Ihre Hardware und Ihre Anforderungen an die Latenz.

Benötigt DiskANN spezielle Hardware?

Nein. Sie können DiskANN auf Standardservern mit SSDs betreiben. Sie benötigen keine teuren Rechner mit großem Arbeitsspeicher. Das macht die Skalierung einfacher und günstiger.

Wie schützt Azure AI Search Ihre Daten?

Azure AI Search setzt auf Verschlüsselung und Zugriffssteuerung. Sie legen fest, wer auf Ihre Daten zugreifen darf. Die Sicherheitsfunktionen von Microsoft helfen Ihnen, sensible Informationen zu schützen.

Können Sie Ihren Vektorindex ohne Ausfallzeit aktualisieren?

Sie können sowohl HNSW- als auch DiskANN-Indizes aktualisieren. DiskANN unterstützt effiziente Aktualisierungen für große Datenbestände. Ihre Suchergebnisse bleiben aktuell, ohne dass Sie das System offline schalten müssen.

Welche bewährten Methoden gibt es, um die Leistung der Vektorsuche zu optimieren?

Verwenden Sie kleinere Embeddings, halten Sie Ihren Index innerhalb einer einzelnen Sucheinheit und überwachen Sie die Abfragelatenz. Aktualisieren Sie stets Ihr SDK und planen Sie Abfragespitzen ein, um eine hohe Leistung aufrechtzuerhalten.

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Sie möchten eine praxisnahe Erklärung von HNSW vs. DiskANN für die Vektorsuche in Azure AI Search? Diese Episode erläutert das Thema in verständlicher Sprache und zeigt, warum es für Microsoft 365, Azure, Power Platform, Sicherheit, KI und modernes Arbeiten wichtig ist.

Hören Sie diese Episode, wenn Sie:

• die zentralen Konzepte hinter HNSW vs. DiskANN für die Vektorsuche in Azure AI Search verstehen möchten
• sehen möchten, wie sich das in das breitere Microsoft-Technologieumfeld einordnet
• erfahren möchten, wo es für Ihre Organisation praktischen Nutzen schaffen kann

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Zuletzt geprüft: Juli 2026.

Wer sollte zuhören

Diese Episode richtet sich an Microsoft-Administratoren, Architekten, Entwickler, Sicherheitsexperten und Geschäftsverantwortliche, die vor Entscheidungen zu Implementierung, Betrieb oder Governance eine praxisnahe Grundlage benötigen.

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