2026-06-08

Azure AI Search의 벡터 검색을 위한 HNSW 대 DiskANN

AI 기반 애플리케이션의 폭발적 성장으로 새로운 과제가 생겼습니다. 인프라 비용을 폭증시키지 않으면서 수십억 개의 벡터 임베딩을 어떻게 효율적으로 검색할 것인가 하는 문제입니다. 이번 에피소드에서는 "십억 벡터 문제"를 살펴보고, Azure AI Search에서 사용할 수 있는 두 가지 대표적인 벡터 검색 알고리즘인 HNSW(Hierarchical Navigable Small World)와 DiskANN을 비교합니다. HNSW는 빠른 인메모리 성능과 높은 재현율 덕분에 업계 표준으로 자리 잡았지만, 데이터셋이 커질수록 상당한 RAM을 요구합니다. Microsoft Research에서 처음 개발한 DiskANN은 SSD 스토리지를 활용해 메모리 요구량을 크게 줄이면서도 대규모에서 우수한 검색 정확도를 유지하는 다른 접근 방식을 취합니다. 두 알고리즘의 작동 방식, 각각이 강점을 보이는 영역, 그리고 검색 증강 생성(RAG), 시맨틱 …을 설계할 때 아키텍트가 고려해야 할 트레이드오프를 자세히 살펴봅니다.

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