2026-06-08

HNSW vs DiskANN per la ricerca vettoriale in Azure AI Search

L'esplosione delle applicazioni basate sull'intelligenza artificiale ha creato una nuova sfida: come cercare in modo efficiente tra miliardi di embedding vettoriali senza far esplodere i costi dell'infrastruttura? In questo episodio esploriamo il "problema dei miliardi di vettori" e confrontiamo due algoritmi di ricerca vettoriale leader disponibili in Azure AI Search: HNSW (Hierarchical Navigable Small World) e DiskANN. Sebbene HNSW sia diventato lo standard del settore grazie alle sue prestazioni rapide in memoria e all'elevato recall, richiede una quantità significativa di RAM all'aumentare delle dimensioni dei dataset. DiskANN, sviluppato originariamente da Microsoft Research, adotta un approccio diverso sfruttando l'archiviazione su SSD per ridurre drasticamente i requisiti di memoria, mantenendo al contempo un'eccellente accuratezza di ricerca su scala massiva. Analizziamo il funzionamento di ciascun algoritmo, i contesti in cui eccellono e i compromessi che gli architetti devono considerare quando progettano sistemi di Retrieval-Augmented Generation (RAG), ricerca semantica …

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