2026-06-08

HNSW מול DiskANN לחיפוש וקטורי ב-Azure AI Search

הפיצוץ של אפליקציות המבוססות על בינה מלאכותית יצר אתגר חדש: כיצד מחפשים ביעילות דרך מיליארדי הטמעות וקטוריות מבלי שעלויות התשתית יזנקו? בפרק זה אנו בוחנים את "בעיית מיליארד הווקטורים" ומשווים בין שני אלגוריתמים מובילים לחיפוש וקטורי הזמינים ב-Azure AI Search: HNSW (Hierarchical Navigable Small World) ו-DiskANN. בעוד ש-HNSW הפך לתקן בתעשייה הודות לביצועיו המהירים בזיכרון ולשיעור ההחזרה הגבוה שלו, הוא דורש כמות משמעותית של RAM ככל שמערכי הנתונים גדלים. DiskANN, שפותח במקור על ידי Microsoft Research, נוקט בגישה שונה על ידי מינוף אחסון SSD כדי להפחית באופן דרמטי את דרישות הזיכרון, תוך שמירה על דיוק חיפוש מצוין בקנה מידה עצום. אנו מפרקים כיצד פועל כל אלגוריתם, היכן הוא בולט, והפשרות שארכיטקטים צריכים לקחת בחשבון בעת תכנון Retrieval-Augmented Generation (RAG), חיפוש סמנטי …

Apple Podcasts · Spotify · YouTube · YouTube Music

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