2026-06-08

HNSW vs DiskANN para la búsqueda vectorial en Azure AI Search

La explosión de las aplicaciones impulsadas por IA ha creado un nuevo desafío: ¿cómo se busca eficientemente entre miles de millones de incrustaciones vectoriales sin disparar los costes de infraestructura? En este episodio, exploramos el "problema de los mil millones de vectores" y comparamos dos de los principales algoritmos de búsqueda vectorial disponibles en Azure AI Search: HNSW (Hierarchical Navigable Small World) y DiskANN. Aunque HNSW se ha convertido en el estándar del sector gracias a su rápido rendimiento en memoria y su alta tasa de recuperación, requiere una cantidad significativa de RAM a medida que crecen los conjuntos de datos. DiskANN, desarrollado originalmente por Microsoft Research, adopta un enfoque diferente al aprovechar el almacenamiento SSD para reducir drásticamente los requisitos de memoria, manteniendo al mismo tiempo una excelente precisión de búsqueda a gran escala. Desglosamos cómo funciona cada algoritmo, en qué destacan y las compensaciones que los arquitectos deben considerar al diseñar la generación aumentada por recuperación (RAG), la búsqueda semántica …

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