2026-06-08

Azure AI Search-ൽ വെക്ടർ സെർച്ചിനായി HNSW vs DiskANN

AI-പവർഡ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ പെരുപ്പം ഒരു പുതിയ വെല്ലുവിളി സൃഷ്ടിച്ചിരിക്കുന്നു: അടിസ്ഥാന സൗകര്യ ചെലവ് കുതിച്ചുയരാതെ ശതകോടിക്കണക്കിന് വെക്ടർ എംബെഡിംഗുകളിലൂടെ കാര്യക്ഷമമായി എങ്ങനെ തിരയാം? ഈ എപ്പിസോഡിൽ നാം "ബില്യൺ-വെക്ടർ പ്രശ്നം" പരിശോധിക്കുകയും Azure AI Search-ൽ ലഭ്യമായ രണ്ട് പ്രമുഖ വെക്ടർ സെർച്ച് അൽഗോരിതങ്ങളായ HNSW (Hierarchical Navigable Small World), DiskANN എന്നിവ താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. വേഗമേറിയ ഇൻ-മെമ്മറി പ്രകടനവും ഉയർന്ന റീകോളും കാരണം HNSW വ്യവസായ മാനദണ്ഡമായി മാറിയിട്ടുണ്ട്, എന്നാൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വളരുന്തോറും ഇതിന് ഗണ്യമായ RAM ആവശ്യമാണ്. ആദ്യം Microsoft Research വികസിപ്പിച്ച DiskANN, SSD സംഭരണം ഉപയോഗിച്ച് മെമ്മറി ആവശ്യകത ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുകയും വലിയ തോതിൽ മികച്ച തിരയൽ കൃത്യത നിലനിർത്തുകയും ചെയ്യുന്ന വ്യത്യസ്ത സമീപനം സ്വീകരിക്കുന്നു. ഓരോ അൽഗോരിതവും എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, അവ മികവ് പുലർത്തുന്നത് എവിടെയാണ്, Retrieval-Augmented Generation (RAG), semantic … രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുമ്പോൾ ആർക്കിടെക്റ്റുകൾ പരിഗണിക്കേണ്ട ട്രേഡ്-ഓഫുകൾ എന്നിവ ഞങ്ങൾ വിശദീകരിക്കുന്നു…

Apple Podcasts · Spotify · YouTube · YouTube Music

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