Das Billion-Vector-Problem in Azure AI Search

Von Mirko Peters · 2026-08-26

Erfahren Sie, welche besonderen technischen Herausforderungen die Suche in sehr großen Datenbeständen mit sich bringt. Dieser Beitrag zeigt, wie sich hohe Dimensionalität und Speicherbeschränkungen auf Unternehmens-KI-Workloads auswirken.

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Erfahren Sie, welche besonderen technischen Herausforderungen die Suche in sehr großen Datenbeständen mit sich bringt. Dieser Beitrag zeigt, wie sich hohe Dimensionalität und Speicherbeschränkungen auf Unternehmens-KI-Workloads auswirken.

Das Billion-Vector-Problem in Azure AI Search

Herausforderungen der Vektorsuche im Milliardenmaßstab

Sie stehen vor dem Billion-Vector-Problem, wenn Sie in Unternehmens-KI massive Datenbestände indizieren und durchsuchen müssen. Die Verarbeitung von Milliarden von Vektoren bringt besondere technische Herausforderungen mit sich. Sie müssen effiziente Indizierungssysteme aufbauen, die große Datenmengen verarbeiten, ohne dabei langsamer zu werden. Echtzeit-Aktualisierungen sind wichtig, damit Ihre Suchergebnisse aktuell und relevant bleiben. Auch die Verwaltung hochdimensionaler Einbettungen ist entscheidend für präzise Suchergebnisse.

Wenn Sie mit Datenbeständen im Milliardenbereich arbeiten, stoßen Sie auf mehrere Einschränkungen:

• Hohe Dimensionalität erhöht den Rechenaufwand und kann die Suchleistung verlangsamen.
• Die semantische Lücke zwischen Vektordarstellungen und realer Bedeutung kann zu Ungenauigkeiten führen.
• Die Garbage Collection wird schwierig, sodass es schwer fällt, veraltete Informationen aus den Indizes zu entfernen.
• Die Qualität der Vektoren hängt vom gewählten Einbettungsmodell ab, und das wirkt sich auf die Genauigkeit der Suche aus.
• Die Skalierung erhöht den Speicherbedarf und kann die Suchzeiten verlängern.
• Das Cold-Start-Problem erschwert die Suche nach neuen Elementen ohne ausreichend gute Vektordarstellungen.
• Die Interpretierbarkeit ist gering, daher ist es oft schwierig nachzuvollziehen, warum ein Suchergebnis erscheint.

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

Warum die Wahl des Algorithmus wichtig ist

Ihre Wahl des Algorithmus wirkt sich direkt darauf aus, wie Sie das Billion-Vector-Problem lösen. Wenn Sie einen Algorithmus wie HNSW wählen, erhalten Sie schnellen Zugriff und effiziente Suchen über große Datenbestände. Dafür benötigen Sie jedoch viel RAM, was die Kosten erhöhen kann. Andere Algorithmen, etwa die erschöpfende KNN-Suche, bieten eine hohe Genauigkeit, erfordern aber deutlich mehr Rechenaufwand und eignen sich daher eher für kleinere Datenbestände. Der richtige Algorithmus hilft Ihnen, Geschwindigkeit, Genauigkeit und Ressourcenverbrauch in Balance zu halten. Indem Sie den Algorithmus auf Ihre Anforderungen abstimmen, können Sie die Leistung für Ihre konkrete Anwendung optimieren. Diese Entscheidung bestimmt, wie gut Sie mit massiven Datenbeständen umgehen und wie viel Sie für Hardware ausgeben.

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, was die Qualität Ihrer Vektoren vor der Indizierung verbessert. Die Plattform organisiert Ihre Informationen in einer Vektordatenbank, die für Abrufaufgaben und moderne Suchanforderungen ausgelegt ist. Sie profitieren von robusten Such- und Abruffunktionen, einschließlich natürlicher Sprachverarbeitung für das semantische Verständnis. Die Sicherheit ist hoch, mit Verschlüsselung und Zugriffssteuerungen zum Schutz Ihrer Daten.

Azure AI Search lässt sich reibungslos in andere Microsoft-Azure-Dienste und Plattformen von Drittanbietern integrieren. Sie können die Hybridsuche nutzen, die Schlüsselwort- und Vektorsuche für die bestmöglichen Ergebnisse kombiniert. Ranking und Relevanzoptimierung ermöglichen es Ihnen, die Darstellung der Suchergebnisse anzupassen und sie für Ihre Benutzer nützlicher zu machen. Die Plattform bietet außerdem intelligente Sucherlebnisse, etwa automatische Vervollständigung und Ergebnisvorschläge. Azure AI Search basiert auf der globalen Infrastruktur von Azure und liefert die Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit, die Sie für massive 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 ist. Jede Ebene des Graphen hat eine unterschiedliche Dichte: Die oberen Ebenen enthalten weniger Knoten, die unteren mehr. Dieses Design 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 niedriger 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 Milliardenmaßstab. Dieser graphbasierte Index nutzt einen hybriden Ansatz, der Arbeitsspeicher und SSD-Speicher kombiniert. DiskANN ermöglicht es Ihnen, den Großteil Ihres Index auf SSDs zu speichern, die deutlich günstiger sind als RAM. Im Speicher behalten Sie nur die wichtigsten Navigationsdaten. Dieses Design hilft Ihnen, riesige Datenbestände ohne hohe Hardwarekosten zu verwalten. DiskANN verwendet den Vamana-Graphalgorithmus, um Ihre Suche durch die Daten zu lenken. Außerdem nutzt er eine spezielle Pruning-Methode, damit der Graph vielfältig und effizient bleibt. Microsofts DiskANN betreibt Azure AI Search und weitere Dienste und ist damit eine zentrale Innovation für Enterprise-KI.

So funktioniert HNSW

Graphaufbau

HNSW baut seinen graphbasierten Index auf, indem es eine Hierarchie von Suchgraphen erstellt. Sie beginnen mit einer leeren Struktur. Der erste Vektor, den Sie hinzufügen, wird zum einzigen Knoten der obersten Ebene. Für jeden neuen Vektor entscheidet HNSW per Zufallsprozess, in wie vielen Ebenen er aufgenommen wird. Der neue Vektor verbindet sich in jeder Ebene bis zu seinem zugewiesenen Maximum mit seinen nächsten Nachbarn. Die oberste Ebene hat die wenigsten Knoten und ist deshalb ein guter Ausgangspunkt 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, während Ihr Bedarf wächst.

Suchvorgang

Wenn Sie mit HNSW suchen, beginnen Sie auf der obersten Ebene des Graphen. Sie nutzen Verbindungen über große Distanzen, um sich schnell dem Bereich zu nähern, in dem Ihr Zielvektor liegen könnte. Beim Abstieg durch die Ebenen werden die Verbindungen dichter. Das hilft Ihnen, die Suche zu verfeinern und dem besten Treffer näher zu kommen. Auf der untersten Ebene verwendet HNSW eine Beam Search, um die nächsten Nachbarn zu finden. Dieser Prozess liefert schnelle und präzise Ergebnisse, besonders wenn der gesamte Graph in den Arbeitsspeicher passt.

• Die Gestaltungsprinzipien von HNSW:
  • Für Operationen im Arbeitsspeicher optimiert, mit niedriger Latenz und hohem Recall.
  • Nutzt eine mehrschichtige Graphstruktur auf Basis von Small-World-Netzwerken.
  • Setzt eine Pruning-Strategie ein, die redundante Kanten entfernt und Vielfalt fördert.
  • Der Suchprozess durchläuft die Ebenen absteigend: Er beginnt mit dünnen Verbindungen über große Distanzen 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 Sie alles im Arbeitsspeicher halten können. DiskANN ermöglicht es Ihnen, mit SSDs auf Milliarden von Vektoren zu skalieren, und ist daher ideal für Enterprise-Workloads in Azure AI Search.

So funktioniert DiskANN

Hybride Architektur aus Arbeitsspeicher und SSD

Bei der Suche mit Milliarden von Vektoren mit DiskANN stoßen Sie auf einen besonderen Ansatz. DiskANN kombiniert Arbeitsspeicher und SSD-Speicher zu einer hybriden Architektur. Dieses Design ermöglicht es Ihnen, den Großteil Ihres Vektorindex auf SSDs zu speichern, die weniger kosten als RAM. Im Speicher behalten Sie nur die essenziellen Navigationsdaten. Diese Methode erlaubt es Ihnen, Ihre Suche auf Milliarden von Vektoren zu skalieren, ohne teure Hardware zu benötigen.

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

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

Sie profitieren von einem zweiphasigen Abfrageverfahren. In der ersten Phase verwendet DiskANN die PQ-komprimierten 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 die Vektoren in voller Genauigkeit von der SSD für die Kandidatenmenge. Anschließend berechnen Sie die exakten Distanzen, um die besten Treffer zu finden. Dieses Verfahren liefert eine hohe Recall-Rate und geringe Latenz, während der Speicherbedarf niedrig bleibt.

Tipp: Die hybride Speicher- und SSD-Architektur von DiskANN ermöglicht webskalige Suche auf Standardhardware. Sie können Vektorindizes auf SSDs statt im RAM speichern, was großangelegte Anwendungen günstiger macht.

Suchprozess

Eine Suche in DiskANN beginnt mit der Navigation im Vamana-Graphen, der komprimierte Vektoren im Arbeitsspeicher nutzt. 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.

Sie laden die Vektoren in voller Genauigkeit für jeden Kandidaten von der SSD. Anschließend berechnen Sie die exakten Distanzen zwischen Ihrer Abfrage und diesen Kandidaten. Dieses zweiphasige Verfahren stellt sicher, dass Sie genaue Ergebnisse erhalten, ohne die Suche zu verlangsamen. Sie erreichen eine hohe Recall-Rate, weil DiskANN die besten Kandidaten im Detail prüft. Außerdem bleibt die Latenz gering, da 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 verlässliche Ergebnisse. Damit ist DiskANN eine starke Wahl für Enterprise-KI-Workloads in Azure AI Search.

Die hybride Architektur und der Suchprozess von DiskANN helfen Ihnen, das Problem großer Vektormengen im Milliardenbereich effizient zu lösen. Sie können Ihre Suche skalieren, Kosten senken und die Leistung beibehalten, während Ihre Daten wachsen.

Stärken und Schwächen

Vor- und Nachteile von HNSW

Für die Vektorsuche wählen Sie HNSW häufig, weil es eine Suchgeschwindigkeit auf dem neuesten Stand der Technik und eine hohe Recall-Rate bietet. Wenn Sie HNSW richtig abstimmen, erhalten Sie schnelle Ergebnisse und präzise 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.

Sie skalieren HNSW effizient, weil die Indexerstellung O(N log N) benötigt. Parallele Konstruktion nutzt Multi-Core-Prozessoren, was den Prozess beschleunigt. Der Speicherbedarf wächst linear mit der Datenmenge, sodass Sie den Speicherbedarf gut planen können. Allerdings muss der gesamte Graph im RAM liegen, was die Skalierbarkeit für Datensätze im Milliardenbereich begrenzt.

Vor- und Nachteile von DiskANN

Greifen Sie auf DiskANN zurück, wenn Sie die Vektorsuche über die Grenzen des RAM hinaus skalieren müssen. DiskANN ist auf die Nutzung von SSDs optimiert, was Hardwarekosten senkt und die Verwaltung sehr großer Datenbestände erleichtert. Durch die Kombination von Suchen im Arbeitsspeicher mit gebündelten SSD-Lesezugriffen erreichen Sie hohe Genauigkeit und geringe Latenz. DiskANN unterstützt Echtzeit-Aktualisierungen und hybride Suche, sodass Sie Vektoren effizient filtern und abrufen können.

Beachten Sie diese Punkte zu DiskANN:

• Kosteneffiziente Skalierung durch SSDs statt RAM.
• Hohe Genauigkeit und geringe Latenz im großen Maßstab durch Suchen im Arbeitsspeicher und SSD-Lesezugriffe.
• Echtzeit-Aktualisierungen und hybride Abfrage aus Vektoren und gefilterten Ergebnissen.
• Lange Build-Zeiten, weil der Aufbau des Vamana-Graphen rechenintensiv ist.
• Die Leistung hängt vom Durchsatz und der Latenz der SSDs ab.
• Aktualisierungen sind im Vergleich zu speicherinternen Strukturen wie HNSW aufwendiger.
• Implementierung und Feinabstimmung erfordern eine sorgfältige Optimierung.

Sie profitieren von der Fähigkeit von DiskANN, quantisierte Vektoren zu verarbeiten. Dabei werden die Daten komprimiert, und die speichereffiziente Suche wird verbessert. Mit DiskANN können Sie Workloads mit Milliarden Vektoren verarbeiten, ohne sich über RAM-Grenzen Gedanken machen zu müssen.

Speicher- und Storage-Effizienz

Bei der Wahl zwischen HNSW und DiskANN für die Vektorsuche sollten Sie Speicher- und Storage-Effizienz 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, Ihren Datensatz bis zur Kapazität der Festplatte zu erweitern, wobei Sie etwas Geschwindigkeit für Speicherplatz eintauschen. Der Großteil des Index liegt auf SSDs, weshalb DiskANN sich ideal für sehr große Vektordatensätze eignet.

Sowohl HNSW als auch DiskANN verwenden quantisierte Vektoren, um den Speicherbedarf zu senken und die Abrufgeschwindigkeit zu erhöhen. Durch die hybride Architektur von DiskANN können Sie Ihre Vektorsuche skalieren und die Kosten niedrig halten. Besonders wenn Sie mit quantisierten Vektoren und SSD-Speicher arbeiten, erreichen Sie eine speichereffiziente Suche für umfangreiche Abrufaufgaben.

Vergleich der Algorithmen für die Vektorsuche

Leistung im großen Maßstab

Sie sollten messen, wie sich ein Algorithmus für die Vektorsuche verhält, wenn Ihr Datensatz wächst. HNSW und DiskANN zielen beide auf hohe Trefferquote (Recall) und Geschwindigkeit, verfolgen dafür aber unterschiedliche Strategien. HNSW stützt sich auf Graphen im Speicher. Das bedeutet, dass Sie eine schnelle Suche nach den nächsten Nachbarn erhalten, solange Ihre Vektoren in den RAM passen. DiskANN arbeitet mit einem hybriden Ansatz aus Speicher und SSD. So können Sie die Leistung Ihrer Suche skalieren, ohne an Speichergrenzen zu stoßen.

Wenn Sie die Suche nach den nächsten Nachbarn über Millionen Vektoren ausführen, liefert HNSW schnellen Abruf und geringe Latenz. Sie können Parameter für Recall und Geschwindigkeit feinabstimmen. DiskANN hält auch bei wachsendem Datensatz eine hohe Trefferquote und Geschwindigkeit. Der Großteil des Index liegt auf SSDs, sodass Sie Milliarden Vektoren verarbeiten können. Mit einer zweistufigen Suche balancieren Sie Geschwindigkeit und Genauigkeit aus. Die erste Stufe findet Kandidaten im Speicher, die zweite Stufe verfeinert die Ergebnisse mithilfe der SSDs.

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

Skalierbarkeit für Milliarden Vektoren

Ihre Herausforderungen ändern sich, wenn Ihr Datensatz von Millionen auf Milliarden Vektoren wächst. HNSW eignet sich gut für bis zu 50 Millionen Vektoren. Verwenden Sie HNSW als Standardalgorithmus für die Vektorsuche und optimieren Sie die Parameter auf Trefferquote. Ab 50 bis 500 Millionen Vektoren setzen Sie Sharding und skalare Quantisierung ein. Für mehr Effizienz können Sie eine zweiphasige Abfrage nutzen. Bei Datensätzen mit über 500 Millionen Vektoren benötigen Sie hierarchische Abfragen und mehrstufige Architekturen. Für selten genutzte Daten setzen Sie eine aggressive Quantisierung ein.

DiskANN verändert die Spielregeln für die Vektorsuche im Milliardenmaßstab. Der Großteil des Index liegt auf SSDs, daher müssen Sie sich keine Sorgen über RAM-Grenzen machen. Zur Komprimierung der Vektoren nutzen Sie Produktquantisierung, und die Navigationsdaten halten Sie im Speicher. Sie skalieren die Suche nach den nächsten Nachbarn auf Milliarden Vektoren, ohne die Suchleistung zu opfern. DiskANN unterstützt clusterbasierte approximative Suche und hybride Abfragen, was Ihnen bei der Verwaltung sehr großer Datensätze hilft.

DiskANN ermöglicht es Ihnen, Ihren Vektorsuchalgorithmus auf Milliarden von Vektoren zu skalieren, und eignet sich daher ideal für Unternehmens-Workloads.

Abfragelatenz und Durchsatz

Abfragelatenz und Durchsatz sind entscheidend, wenn Sie die Vektorsuche in großem Maßstab betreiben. HNSW bietet Ihnen 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 einsetzen oder mehrstufige Architekturen verwenden.

DiskANN nutzt einen zweistufigen Suchprozess. Zuerst durchsuchen Sie komprimierte Vektoren im Speicher, was eine schnelle Auswahl der Kandidaten ermöglicht. Anschließend verfeinern Sie Ihre Abfrage, indem Sie Vektoren in voller Genauigkeit von SSDs abrufen. Dieser Ansatz hält die Latenz niedrig und den Durchsatz hoch, selbst bei Datensätzen im Milliardenbereich. Ihre Abfragen optimieren Sie, indem Sie SSD-Lesevorgänge bündeln und effiziente Navigationsstrukturen einsetzen.

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 in großem Maßstab.

Kosten und Ressourcenbedarf

Kosten und Ressourcenbedarf sollten Sie berücksichtigen, wenn Sie in Azure AI Search einen Vektorsuchalgorithmus auswählen. Wie viel Speicher und Speicherplatz ein Algorithmus benötigt, beeinflusst Ihr Budget und Ihre Skalierbarkeit.

DiskANN zeichnet sich bei Workloads mit Milliarden von Vektoren aus. Den größten Teil Ihres Indexes können Sie auf SSDs speichern, die weniger kosten als RAM. Dieses Design ermöglicht es Ihnen, von Tausenden auf Milliarden von Vektoren zu skalieren, ohne dass die Speicherkosten stark steigen. 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 gehalten werden. Diese Anforderung begrenzt, wie stark Sie skalieren können. Wenn Ihr Datensatz zu groß wird, können hohe Betriebskosten entstehen. Zudem ist HNSW auf 2.000 Dimensionen begrenzt, was Ihre Anwendungsfälle einschränken kann.

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

Anwendungsfälle aus der Praxis

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.
• Sie können DiskANN für statische Datensätze einsetzen, etwa für Forschungskorpora, deren Daten sich nicht häufig ändern.
• Für kostensensible Bereitstellungen können Sie DiskANN wählen. Es eignet sich gut für Anwendungen im Milliardenbereich, in denen Sie Ausgaben kontrollieren müssen.
• Sie können DiskANN für Abfragen verwenden, die Latenzen von weniger als 10 Millisekunden tolerieren. Diese Geschwindigkeit reicht für viele Unternehmenssuchaufgaben aus.
• Sie können HNSW mit plattenbasierten invertierten Dateien (HNSW-IF) für die Hybridsuche kombinieren. Diese Methode erreicht eine hohe Trefferquote und hält die Latenz niedrig.

Hinweis: Viele Organisationen erreichen mit Hybridmethoden eine Trefferquote von 90 % bei 10 ms Latenz. Diese Leistung deckt die Anforderungen der meisten Unternehmenssuchanwendungen für KI ab.

Sie können Ihren Algorithmus an Ihren Workload anpassen. Wenn Sie skalieren, Kosten kontrollieren und die Latenz niedrig halten müssen, bietet Ihnen DiskANN die Flexibilität und Effizienz, die Sie brauchen.

Wann HNSW und DiskANN zum Einsatz kommen

Die Wahl des richtigen Algorithmus für Ihre Azure-AI-Search-Workload kann einen großen Unterschied bei Geschwindigkeit, Kosten und Genauigkeit machen. 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

Beginnen Sie immer mit der Größe Ihres Datensatzes. Wenn Sie mit Millionen von Vektoren arbeiten, liefert HNSW schnelle und genaue Suchergebnisse. Der Algorithmus eignet sich am besten, 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 Index auf SSDs, sodass Sie sich keine Sorgen machen müssen, dass der RAM nicht ausreicht.

Sie sehen: HNSW passt zu kleineren Workloads, während DiskANN riesige Datensätze ohne Leistungseinbußen verarbeitet.

Hardware und Kosten

Auch Hardware und Budget spielen 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 senkt die Kosten, indem der größte Teil des Index auf SSDs liegt, die weniger kosten als RAM. Sie benötigen nur genügend Speicher für den Navigationsteil des Index.

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

Latenzanforderungen

Überlegen Sie, wie schnell Sie Suchergebnisse benötigen. HNSW bietet sehr niedrige Latenz, weil die Suche im Arbeitsspeicher stattfindet. Sie erhalten Ergebnisse in wenigen Millisekunden, sofern Ihre Daten in den RAM passen. DiskANN bietet einen Ausgleich zwischen Geschwindigkeit und Skalierung. Der Algorithmus nutzt einen zweistufigen Suchprozess, sodass Sie auch bei sehr großen Datensätzen schnelle Ergebnisse erhalten. Bei den meisten Unternehmensanwendungen hält DiskANN die Abfragezeiten unter 10 Millisekunden.

• HNSW eignet sich am besten für Workloads, bei denen jede Millisekunde zählt.
• DiskANN funktioniert gut, wenn Sie große Datensätze schnell durchsuchen müssen und eine geringe Erhöhung der Latenz akzeptieren können.

Aktualisierungsmuster

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

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

Beispielszenarien

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

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

HNSW überzeugt bei Workloads, die bei kleineren Datensätzen eine möglichst schnelle Suche erfordern. DiskANN spielt seine Stärken aus, wenn Sie große Datenmengen durchsuchen müssen, ohne das Budget zu sprengen.

Migration und hybride Ansätze

Sie müssen sich nicht für jede Situation auf einen einzigen Algorithmus festlegen. Viele Organisationen beginnen 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 verfolgen. Beispielsweise könnten Sie die meistgenutzten oder neuesten Vektoren mit HNSW im Speicher halten, während ältere oder weniger 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 Workload 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 die Größe Ihres Datensatzes, Ihre Hardware, Ihre Latenzanforderungen und Ihre Aktualisierungsmuster verstehen, können Sie zwischen hnsw und diskann eine fundierte Entscheidung treffen. So entsteht ein Vektorsuchsystem, das zu Ihren Zielen passt und mit Ihrem Unternehmen mitwächst.

Best Practices für die Vektorsuche in Azure

Tipps zur Indexkonfiguration

Mit einigen wichtigen Konfigurationstipps erzielen Sie in Azure AI Search eine hohe Leistung. Achten Sie zunächst darauf, dass Ihre Indexgröße in eine einzelne Vektorsucheinheit passt. So bleibt Ihre Suche schnell und zuverlässig. Versuchen Sie, die Größe Ihrer Embeddings so gering wie möglich zu halten. Kleinere Embeddings verkürzen die Abfragezeiten und erhöhen die Abfragen pro Sekunde. Nutzen Sie für mehr Effizienz Approximate-Nearest-Neighbor-Abfragen, da diese die Suche beschleunigen, ohne die Genauigkeit wesentlich zu beeinträchtigen.

Halten Sie die Anzahl der Ergebnisse pro Abfrage zwischen 10 und 100. Dieser Bereich reduziert die Latenz und sorgt dafür, dass Ihre Suche reaktionsschnell bleibt. Verwenden Sie in der Produktion keine Modellendpunkte, die auf null skaliert werden. Kaltstarts können Ihre Suche verlangsamen und Nutzer frustrieren. Planen Sie Lastspitzen ein, damit Ihr System plötzliche Zunahmen des Suchverkehrs 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 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 zu erhalten, insbesondere bei Workloads mit Milliarden von Vektoren. Die folgende Tabelle zeigt einige wirksame Techniken:

Hinweis: 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 Sie auf einige typische Fallstricke stoßen. Ein häufiger Fehler besteht darin, dass der Index für eine einzelne Sucheinheit zu groß wird. Dadurch können Abfragen langsamer und die Suche weniger zuverlässig werden. Auch große Embeddings können die Leistung beeinträchtigen. Halten Sie Ihre Embeddings für Ihren Anwendungsfall immer so klein wie möglich.

Ein weiterer Fallstrick ist, Lastspitzen zu ignorieren. Wenn Sie keine plötzlichen Zunahmen des Suchverkehrs einplanen, kann Ihr System unter Last ausfallen. Endpunkte, die auf null skaliert werden, können Kaltstartverzögerungen verursachen und Ihre Suche verlangsamen. Wenn Sie das SDK nicht aktualisieren oder keine OAuth-Tokens verwenden, entstehen Sicherheitsrisiken und Leistungsgewinne bleiben ungenutzt.

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

Wenn Sie diese Best Practices befolgen, können Sie in Azure ein robustes und effizientes Sucherlebnis aufbauen. Sie bewältigen große Datensätze problemlos und liefern Ihren Nutzern schnelle, präzise Ergebnisse.

Sie lösen das Billion-Vector-Problem 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 passen den Algorithmus an Ihre Workload, Ihren Umfang und Ihr Budget an. 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 Microsofts Innovationen für Enterprise-KI.

Häufige Fragen

Was ist der wichtigste Unterschied zwischen HNSW und DiskANN?

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

Können Sie DiskANN für Echtzeitanwendungen nutzen?

Ja. DiskANN liefert Suchergebnisse mit niedriger Latenz, oft unter 10 Millisekunden. Sie können es für KI-gestützte Echtzeitsuchen einsetzen, auch bei sehr großen Datenmengen.

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

Sie wählen HNSW für kleinere Datenmengen, die in den RAM passen. Für sehr große Datenmengen, die kosteneffizient skaliert werden müssen, entscheiden Sie sich für DiskANN. Berücksichtigen Sie Ihre Datenmenge, Ihre Hardware und Ihre Latenzanforderungen.

Benötigt DiskANN spezielle Hardware?

Nein. Sie können DiskANN auf Standardservern mit SSDs betreiben. Teure Rechner mit viel Arbeitsspeicher sind nicht erforderlich. Dadurch lässt sich die Skalierung einfacher und günstiger umsetzen.

Wie schützt Azure AI Search Ihre Daten?

Azure AI Search nutzt Verschlüsselung und Zugriffssteuerungen. Sie legen fest, wer auf Ihre Daten zugreifen kann. 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 bei großen Datenmengen. Ihre Suchergebnisse bleiben aktuell, ohne dass Sie das System offline schalten müssen.

Welche Best Practices gibt es zur Optimierung der Leistung der Vektorsuche?

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

🎧 Hören Sie sich diese Episode an

Möchten Sie eine praxisnahe Erklärung zu HNSW vs DiskANN for Vector Search in Azure AI Search? In dieser Episode wird das Thema verständlich erläutert und gezeigt, warum es für Microsoft 365, Azure, Power Platform, Sicherheit, KI und modernes Arbeiten wichtig ist.

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Zuletzt geprüft: Juli 2026.

Für wen diese Episode gedacht ist

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

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