2026-06-08

HNSW vs. DiskANN für Vektorsuche in Azure AI Search

Die Explosion KI-gestützter Anwendungen hat eine neue Herausforderung geschaffen: Wie durchsucht man effizient Milliarden von Vektor-Embeddings, ohne die Infrastrukturkosten explodieren zu lassen? In dieser Episode beleuchten wir das „Milliarden-Vektor-Problem“ und vergleichen zwei führende Vektorsuch-Algorithmen, die in Azure AI Search verfügbar sind: HNSW (Hierarchical Navigable Small World) und DiskANN. HNSW hat sich dank seiner schnellen In-Memory-Leistung und hohen Trefferquote zum Industriestandard entwickelt, benötigt jedoch mit wachsenden Datensätzen erheblichen RAM. DiskANN, ursprünglich von Microsoft Research entwickelt, verfolgt einen anderen Ansatz: Es nutzt SSD-Speicher, um den Speicherbedarf drastisch zu senken, und behält dabei eine hervorragende Suchgenauigkeit im massiven Maßstab bei. Wir erläutern, wie jeder Algorithmus funktioniert, wo er seine Stärken ausspielt und welche Abwägungen Architekten beim Entwurf von Retrieval-Augmented Generation (RAG), semantischer …

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HNSW vs DiskANN for Vector Search in Azure AI Search (English)