2026-06-08

HNSW vs DiskANN pour la recherche vectorielle dans Azure AI Search

L'explosion des applications alimentées par l'IA a créé un nouveau défi : comment rechercher efficacement parmi des milliards d'embeddings vectoriels sans faire exploser les coûts d'infrastructure ? Dans cet épisode, nous explorons le « problème du milliard de vecteurs » et comparons deux algorithmes de recherche vectorielle de premier plan disponibles dans Azure AI Search : HNSW (Hierarchical Navigable Small World) et DiskANN. Si HNSW est devenu la norme du secteur grâce à ses performances rapides en mémoire et à son taux de rappel élevé, il nécessite une quantité importante de RAM à mesure que les jeux de données grandissent. DiskANN, initialement développé par Microsoft Research, adopte une approche différente en s'appuyant sur le stockage SSD pour réduire considérablement les besoins en mémoire tout en conservant une excellente précision de recherche à très grande échelle. Nous détaillons le fonctionnement de chaque algorithme, les cas où ils excellent, ainsi que les compromis que les architectes doivent prendre en compte lors de la conception de systèmes de génération augmentée par récupération (RAG), de recherche sémantique …

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