2026-06-08

HNSW vs DiskANN untuk Pencarian Vektor di Azure AI Search

Ledakan aplikasi berbasis AI telah menciptakan tantangan baru: bagaimana cara mencari melalui miliaran embedding vektor secara efisien tanpa membuat biaya infrastruktur membengkak? Dalam episode ini, kami membahas "masalah miliaran vektor" dan membandingkan dua algoritma pencarian vektor terkemuka yang tersedia di Azure AI Search: HNSW (Hierarchical Navigable Small World) dan DiskANN. Meskipun HNSW telah menjadi standar industri berkat performa in-memory yang cepat dan recall yang tinggi, algoritma ini membutuhkan RAM dalam jumlah besar seiring bertambahnya ukuran dataset. DiskANN, yang awalnya dikembangkan oleh Microsoft Research, menggunakan pendekatan berbeda dengan memanfaatkan penyimpanan SSD untuk mengurangi kebutuhan memori secara drastis sambil tetap mempertahankan akurasi pencarian yang sangat baik pada skala besar. Kami menguraikan cara kerja masing-masing algoritma, kelebihan masing-masing, serta trade-off yang perlu dipertimbangkan oleh arsitek saat merancang Retrieval-Augmented Generation (RAG), semantic …

Apple Podcasts · Spotify · YouTube · YouTube Music

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