Het billion-vector-probleem overwinnen in Azure AI Search

By Mirko Peters · 2026-08-26

Welkom bij onze diepe duik in een van de meest urgente uitdagingen van moderne enterprise-AI: vectorzoekopdrachten schalen naar miljarden records. Als je hebt gewerkt met moderne retrieval-augmented generation (RAG)-systemen, semantische zoekmachines of AI-assistenten, ben je waarschijnlijk de enorme snelheid tegengekomen waarmee data zich opstapelt. Als je…

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Welkom bij onze diepe duik in een van de meest urgente uitdagingen van moderne enterprise-AI: vectorzoekopdrachten schalen naar miljarden records. Als je met moderne retrieval-augmented generation (RAG)-systemen, semantische zoekmachines of AI-assistenten hebt gewerkt, ben je waarschijnlijk de enorme snelheid tegengekomen waarmee data zich opstapelt. Wanneer organisaties miljoenen – en soms miljarden – documenten, afbeeldingen en gebruikersinteracties binnenhalen, begint traditionele zoekarchitectuur onder de druk door te zakken. Daarom is begrip van de werking van indexering op miljardenschaal voor architecten en ontwikkelaars niet langer optioneel; het is essentieel om overeind te blijven.

In deze uitgebreide blogpost lopen we de technische hindernissen van hoogdimensionale vectorruimtes door, zetten we twee van de toonaangevende graph-gebaseerde indexeringsalgoritmen naast elkaar – Hierarchical Navigable Small World (HNSW) en Microsoft's DiskANN – en bekijken we hoe Azure AI Search je helpt deze workloads efficiënt te verwerken. Of je nu geheugenparameters afstelt, de kosten van hardware-infrastructuur probeert te beheersen of de recall van je zoekopdrachten wilt maximaliseren, deze gids geeft je de technische routekaart die je nodig hebt. Voor een audiogerichte uitleg van deze concepten kun je de bijbehorende podcastaflevering HNSW vs DiskANN for Vector Search in Azure AI Search op M365 FM beluisteren.

Het billion-vector-probleem in Azure AI Search

Uitdagingen bij vectorzoeken op miljardenschaal

Je krijgt te maken met het billion-vector-probleem wanneer je enorme datasets moet indexeren en doorzoeken in enterprise-AI. Miljarden vectoren brengen unieke technische uitdagingen met zich mee. Je moet efficiënte indexeringssystemen bouwen die grootschalige data kunnen verwerken zonder te vertragen. Realtime updates zijn belangrijk, omdat je zoekresultaten actueel en relevant wilt houden. Het beheren van hoogdimensionale embeddings is daarnaast essentieel voor nauwkeurige zoekresultaten.

Wanneer je met datasets op miljardenschaal werkt, loop je tegen een aantal beperkingen aan:

• Hoge dimensionaliteit verhoogt de rekenkosten en kan de zoekprestaties vertragen.
• De semantische kloof tussen vectorrepresentaties en betekenis in de echte wereld kan onnauwkeurigheden veroorzaken.
• Opruimen wordt lastig, waardoor het moeilijk is om verouderde informatie uit indexen te verwijderen.
• De kwaliteit van de vectoren hangt af van het embeddingmodel dat je kiest, en dat beïnvloedt de zoeknauwkeurigheid.
• Schaalbaarheid legt zwaardere eisen aan het geheugen en kan de zoektijden verlengen.
• Het cold-startprobleem maakt het moeilijk om nieuwe items te doorzoeken zonder goede vectorrepresentaties.
• De interpreteerbaarheid is laag, waardoor het lastig kan zijn te begrijpen waarom een zoekresultaat verschijnt.

Door deze uitdagingen behoort het billion-vector-probleem tot de lastigste vraagstukken in moderne AI.

Waarom de keuze van het algoritme ertoe doet

Je keuze van algoritme heeft een directe invloed op hoe je het billion-vector-probleem aanpakt. Kies je voor een algoritme als HNSW, dan krijg je snelle toegang en efficiënt zoeken op grote datasets. Daar heb je wel veel RAM voor nodig, wat de kosten kan opdrijven. Andere algoritmen, zoals exhaustive KNN, leveren een hoge nauwkeurigheid, maar vragen veel meer rekenkracht, waardoor ze beter geschikt zijn voor kleinere datasets. Het juiste algoritme helpt je een balans te vinden tussen snelheid, nauwkeurigheid en resourcegebruik. Door het algoritme af te stemmen op je behoeften optimaliseer je de prestaties voor jouw specifieke toepassing. Deze keuze bepaalt hoe goed je massieve datasets aankunt en hoeveel je aan hardware uitgeeft.

Overzicht van Azure AI Search

Azure AI Search biedt je een krachtig platform om het billion-vector-probleem aan te pakken. Je kunt je data vooraf verwerken met geavanceerde opschoon- en verrijkingstools, wat de kwaliteit van je vectoren verbetert voordat je ze indexeert. Het platform organiseert je informatie in een vectordatabase die is ontworpen voor retrieval-taken en moderne zoekbehoeften. Je profiteert van robuuste zoek- en ophaalfuncties, waaronder natural language processing voor semantisch begrip. Beveiliging is sterk, met encryptie en toegangsbeheer om je data te beschermen.

Azure AI Search integreert naadloos met andere Microsoft Azure-services en platforms van derden. Je kunt hybride zoekopdrachten gebruiken, die zoekopdrachten op trefwoorden en vectorzoekopdrachten combineren voor de beste resultaten. Rangschikking en relevantieafstemming laten je bepalen hoe zoekresultaten worden weergegeven, zodat ze nuttiger zijn voor je gebruikers. Het platform biedt ook slimme zoekervaringen, zoals automatisch aanvullen en voorgestelde resultaten. Azure AI Search is gebouwd op de wereldwijde infrastructuur van Azure en biedt de schaal en betrouwbaarheid die je nodig hebt voor enorme datasets en grootschalige dataprojecten.

Op grafen gebaseerde index: HNSW en DiskANN

Wat is HNSW

Je hebt misschien al gehoord van HNSW, wat staat voor hierarchical navigable small world. Dit op grafen gebaseerde indexalgoritme helpt je om snel vergelijkbare vectoren te vinden in grote datasets. HNSW bouwt een meerlaagse grafenstructuur die datapunten zo met elkaar verbindt dat zoeken snel en nauwkeurig verloopt. Elke laag van de graaf heeft een andere dichtheid: de bovenste lagen hebben minder knooppunten en de onderste lagen meer. Dit ontwerp laat je je zoektocht starten bovenaan en naar beneden bewegen, waarbij je resultaten steeds verder beperkt. HNSW is geoptimaliseerd voor vectorzoeken in het geheugen, dus de volledige graaf wordt in RAM bewaard. Dit levert resultaten met lage latentie op, maar betekent ook dat je veel geheugen nodig hebt naarmate je dataset groeit.

Wat is DiskANN

DiskANN is het antwoord van Microsoft op de uitdagingen van vectorzoeken op miljardenschaal. Deze op grafen gebaseerde index gebruikt een hybride aanpak die geheugen en SSD-opslag combineert. Met DiskANN sla je het grootste deel van je index op SSD's op, die veel goedkoper zijn dan RAM. Alleen de belangrijkste navigatiegegevens houd je in het geheugen. Dit ontwerp helpt je om enorme datasets te beheren zonder hoge hardwarekosten. DiskANN gebruikt het Vamana-grafalgoritme om je zoektocht door de data te sturen. Daarnaast gebruikt het een speciale snoeimethode om de graaf divers en efficiënt te houden. Microsofts DiskANN drijft Azure AI Search en andere services aan, waardoor het een belangrijke innovatie is voor enterprise-AI.

Hoe HNSW werkt

Opbouw van de graaf

HNSW bouwt zijn op grafen gebaseerde index door een hiërarchie van zoekgrafen op te zetten. Je begint met een lege structuur. De eerste vector die je toevoegt, wordt het enige knooppunt in de bovenste laag. Voor elke nieuwe vector bepaalt HNSW via een willekeurig proces in hoeveel lagen deze moet worden opgenomen. De nieuwe vector verbindt zich in elke laag met zijn dichtstbijzijnde buren, tot het toegewezen maximum. De bovenste laag heeft de minste knooppunten, wat hem een goed startpunt voor zoeken maakt. Lagere lagen hebben meer knooppunten, waardoor gedetailleerde zoekopdrachten mogelijk zijn. HNSW kan de graaf bijwerken zonder volledige herbouw, zodat je nieuwe data kunt toevoegen naarmate je behoeften groeien.

Zoekproces

Wanneer je zoekt met HNSW, begin je in de bovenste laag van de graaf. Je gebruikt verbindingen over lange afstand om snel naar het gebied te bewegen waar je doelvector zich mogelijk bevindt. Naarmate je elke laag naar beneden gaat, worden de verbindingen dichter. Dit helpt je om je zoektocht te verfijnen en dichter bij de beste match te komen. In de onderste laag gebruikt HNSW een beam search om de dichtstbijzijnde buren te vinden. Dit proces levert snelle en nauwkeurige resultaten op, vooral wanneer de volledige graaf in het geheugen past.

• De ontwerpprincipes van HNSW:
  • Geoptimaliseerd voor bewerkingen in het geheugen, met lage latentie en hoge recall.
  • Gebruikt een meerlaagse grafenstructuur op basis van small-world-netwerken.
  • Past een snoeistrategie toe om overbodige randen te verwijderen en diversiteit te bevorderen.
  • Het zoekproces bestaat uit het afdalen door lagen, beginnend met schaarse verbindingen over lange afstand en eindigend met beam search in de basislaag.

Je ziet dat zowel HNSW als DiskANN een op grafen gebaseerde index gebruiken, maar hun ontwerp past bij verschillende behoeften. HNSW werkt het best wanneer je alles in het geheugen kunt houden. DiskANN laat je opschalen naar miljarden vectoren door SSD's te gebruiken, waardoor het ideaal is voor enterprise-workloads in Azure AI Search.

Hoe DiskANN werkt

Hybride geheugen- en SSD-architectuur

Je krijgt te maken met een unieke aanpak wanneer je DiskANN gebruikt voor zoekopdrachten op miljarden vectoren. DiskANN combineert geheugen en SSD-opslag tot een hybride architectuur. Dit ontwerp maakt het mogelijk om het grootste deel van je vectorindex op SSD's op te slaan, die minder kosten dan RAM. Je houdt alleen de essentiële navigatiegegevens in het geheugen. Op deze manier schaal je je zoekopdrachten op naar miljarden vectoren, zonder dure hardware nodig te hebben.

DiskANN gebruikt twee belangrijke technieken om opslag en snelheid te optimaliseren:

• Vamana-graaf: Je gebruikt deze structuur voor efficiënte navigatie door de index.
• Productkwantisatie (PQ): Je comprimeert vectoren in het geheugen, waardoor het RAM-gebruik afneemt.

Je profiteert van een query-uitvoering in twee fasen. In de eerste fase gebruikt DiskANN PQ-gecomprimeerde vectoren in RAM om snel een set kandidaten te identificeren. Je hoeft in deze stap niet van schijf te lezen. In de tweede fase haalt DiskANN volledige-precisievectoren van de SSD op voor de set kandidaten. Vervolgens bereken je de exacte afstanden om de beste overeenkomsten te vinden. Dit proces zorgt voor een hoge recall en lage latentie, terwijl de geheugenvereisten laag blijven.

Tip: De hybride geheugen- en SSD-architectuur van DiskANN maakt zoeken op webschaal mogelijk op standaardhardware. Je kunt vectorindexen op SSD's opslaan in plaats van in RAM, wat grootschalige toepassingen goedkoper maakt.

Zoekproces

Je start een zoekopdracht in DiskANN door de Vamana-graaf te doorlopen met gecomprimeerde vectoren in het geheugen. Deze stap helpt je snel veelbelovende kandidaten te vinden. In deze fase vermijd je schijfleesacties, wat het proces versnelt. Zodra je een set kandidaten hebt, gaat DiskANN verder naar de volgende fase.

Je haalt volledige-precisievectoren van de SSD op voor elke kandidaat. Vervolgens bereken je de exacte afstanden tussen je query en deze kandidaten. Dit tweefasenproces zorgt ervoor dat je nauwkeurige resultaten krijgt zonder je zoekopdracht te vertragen. Je behaalt een hoge recall omdat DiskANN de beste kandidaten in detail controleert. Ook houd je de latentie laag, omdat het meeste werk in het geheugen gebeurt.

Het zoekproces van DiskANN werkt goed voor enorme datasets. Je kunt miljarden vectoren verwerken zonder enorme hoeveelheden RAM nodig te hebben. Je krijgt snelle, betrouwbare resultaten, ook wanneer je data groeit. Dit maakt DiskANN een sterke keuze voor enterprise AI-workloads in Azure AI Search.

Je ziet dat de hybride architectuur en het zoekproces van DiskANN je helpen het miljardenvectorprobleem efficiënt op te lossen. Je kunt je zoekopdrachten opschalen, kosten verlagen en de prestaties op peil houden terwijl je data groeit.

Sterke en zwakke punten

HNSW: voor- en nadelen

Je kiest vaak voor HNSW voor vectorretrieval omdat het een zoeksnelheid van de nieuwste generatie en een hoge recall biedt. Wanneer je HNSW goed afstelt, krijg je snelle resultaten en nauwkeurige overeenkomsten. Je kunt hoogdimensionale vectordata goed verwerken, wat belangrijk is voor moderne AI-workloads. Ook profiteer je van incrementele toevoegingen, zodat je je index kunt bijwerken zonder alles opnieuw op te bouwen.

Hier is een kort overzicht van de sterke en zwakke punten van HNSW:

Je schaalt HNSW efficiënt op omdat het O(N log N) gebruikt voor het opbouwen van de index. Parallelle opbouw laat je gebruikmaken van multicoreprocessors, wat het proces versnelt. Het geheugengebruik schaalt lineair met de omvang van de dataset, zodat je de opslagbehoefte kunt voorspellen. Je moet de volledige graaf echter in RAM houden, wat de schaalbaarheid voor datasets met miljarden vectoren beperkt.

DiskANN: voor- en nadelen

Je grijpt naar DiskANN wanneer je vectorretrieval wilt opschalen buiten wat RAM aankan. DiskANN optimaliseert het gebruik van SSD's, wat hardwarekosten verlaagt en het beheer van enorme datasets mogelijk maakt. Je krijgt een hoge nauwkeurigheid en lage latentie door zoekopdrachten in het geheugen te combineren met gebatchte SSD-leesacties. DiskANN ondersteunt realtime updates en hybride zoekopdrachten, zodat je vectoren efficiënt kunt filteren en ophalen.

Houd rekening met deze punten over DiskANN:

• Kosteneffectieve schaalbaarheid door SSD's te gebruiken in plaats van RAM.
• Hoge nauwkeurigheid en lage latentie op schaal door zoekopdrachten in het geheugen en SSD-leesacties.
• Realtime-updates en hybride retrieval met vectoren plus gefilterde zoekopdrachten.
• Trage bouwtijden, omdat de constructie van de Vamana-graaf rekenkundig zwaar is.
• De prestaties hangen af van de doorvoer en latentie van de SSD.
• Updates zijn duurder in vergelijking met in-memory structuren zoals HNSW.
• Implementatie en afstelling vragen om zorgvuldige optimalisatie.

Je profiteert van het vermogen van DiskANN om gequantiseerde vectoren te verwerken. Dat comprimeert de data en verbetert het geheugenefficiënt zoeken. Je kunt DiskANN gebruiken voor workloads met miljarden vectoren zonder je zorgen te maken over RAM-limieten.

Geheugen- en opslagefficiëntie

Bij de keuze tussen HNSW en DiskANN voor vector retrieval moet je rekening houden met geheugen- en opslagefficiëntie. HNSW werkt goed voor datasets die in het RAM-geheugen van je server passen. Je krijgt snelle toegang en hoge prestaties, maar je kunt niet verder schalen dan je geheugenlimieten. DiskANN laat je de omvang van je dataset uitbreiden tot de capaciteit van de schijf, in ruil voor wat snelheid. Je slaat het grootste deel van je index op SSD's op, waardoor DiskANN ideaal is voor enorme vectordatasets.

Je gebruikt gequantiseerde vectoren in zowel HNSW als DiskANN om de opslagbehoefte te verlagen en de retrievalsnelheid te verbeteren. De hybride architectuur van DiskANN laat je je vector search opschalen en de kosten laag houden. Je bereikt geheugenefficiënt zoeken voor grootschalige retrievaltaken, vooral wanneer je werkt met gequantiseerde vectoren en SSD-opslag.

Vergelijking van vector search-algoritmen

Prestaties op schaal

Je moet meten hoe een vector search-algoritme presteert naarmate je dataset groeit. HNSW en DiskANN streven beide naar hoge recall en snelheid, maar hun strategieën verschillen. HNSW vertrouwt op in-memory graphs, wat betekent dat je snel nearest neighbor search krijgt wanneer je vectoren in RAM passen. DiskANN gebruikt een hybride aanpak van geheugen en SSD, zodat je de zoekprestaties kunt opschalen zonder je zorgen te maken over geheugenlimieten.

Wanneer je nearest neighbor search uitvoert op miljoenen vectoren, levert HNSW je snelle retrieval en lage latentie. Je kunt parameters afstemmen op recall en snelheid. DiskANN behoudt een hoge recall en snelheid, ook wanneer je dataset groeit. Je slaat het grootste deel van je index op SSD's op, waardoor je miljarden vectoren kunt verwerken. Je gebruikt tweefasige zoekopdrachten om snelheid en nauwkeurigheid in balans te houden. In de eerste fase worden kandidaten in het geheugen gevonden, en in de tweede fase worden de resultaten verfijnd met behulp van SSD's.

Met beide algoritmen bereik je een hoge recall en snelheid, maar met DiskANN kun je de zoekprestaties opschalen voorbij de grenzen van RAM.

Schaalbaarheid voor miljarden vectoren

Je krijgt te maken met nieuwe uitdagingen wanneer je dataset groeit van miljoenen naar miljarden vectoren. HNSW werkt goed tot 50 miljoen vectoren. Je gebruikt HNSW als standaard vector search-algoritme en stemt de parameters af op recall. Wanneer je 50 tot 500 miljoen vectoren bereikt, implementeer je sharding en scalar quantization. Voor efficiëntie kun je tweefasige retrieval overwegen. Voor datasets met meer dan 500 miljoen vectoren heb je hiërarchische retrieval en multi-tier architecturen nodig. Voor koude data gebruik je agressieve quantization.

DiskANN verandert het speelveld voor vector search op miljardenschaal. Je slaat het grootste deel van je index op SSD's op, dus je hoeft je geen zorgen te maken over RAM-limieten. Je gebruikt product quantization om vectoren te comprimeren en navigatiedata in het geheugen te houden. Je schaalt je nearest neighbor search op naar miljarden vectoren zonder in te leveren op zoekprestaties. DiskANN ondersteunt clustering-gebaseerde benaderende zoekopdrachten en hybride retrieval, wat je helpt om enorme datasets te beheren.

Met DiskANN schaal je je vector search-algoritme op naar miljarden vectoren, wat het ideaal maakt voor enterprise-workloads.

Querylatentie en doorvoer

Bij vectorzoekopdrachten op schaal let je op querylatentie en doorvoer. HNSW biedt lage latentie voor nearest neighbor-zoekopdrachten omdat het hele graafmodel in het geheugen wordt bewaard. Je krijgt snelle queryreacties en hoge doorvoer voor datasets die in RAM passen. Naarmate je dataset groeit, neemt de latentie toe zodra je sharding gebruikt of met multi-tier-architecturen werkt.

DiskANN gebruikt een zoekproces in twee fasen. Eerst doorzoek je gecomprimeerde vectoren in het geheugen, waardoor je snel kandidaten kunt selecteren. Vervolgens verfijn je je query door vectoren met volledige precisie van SSD's op te halen. Deze aanpak houdt de latentie laag en de doorvoer hoog, zelfs bij datasets van miljarden vectoren. Je optimaliseert je retrieval door SSD-lezingen te bundelen en efficiënte navigatiestructuren te gebruiken.

Met DiskANN behaal je een hoge recall en snelheid, ook als je querovolume toeneemt. Je hoeft je geen zorgen te maken over geheugenlimieten, zodat je de prestaties van je zoekopdrachten kunt opschalen voor enterprise-toepassingen.

Met DiskANN krijg je betrouwbare querylatentie en doorvoer, waardoor het een sterke keuze is voor nearest neighbor-zoekopdrachten op grote schaal.

Kosten en impact op resources

Bij het kiezen van een vectorzoekalgoritme voor Azure AI Search moet je rekening houden met kosten en impact op resources. De manier waarop elk algoritme geheugen en opslag gebruikt, beïnvloedt je budget en je vermogen om te schalen.

DiskANN onderscheidt zich bij workloads met miljarden vectoren. Het grootste deel van je index kun je op SSD's opslaan, die minder kosten dan RAM. Dit ontwerp laat je schalen van duizenden tot miljarden vectoren zonder een enorme stijging van de geheugenkosten. DiskANN werkt goed voor productie-AI-workloads omdat het SSD's efficiënt gebruikt en alleen de belangrijkste gegevens in het geheugen houdt.

HNSW werkt het best voor datasets van middelgrote omvang. Je moet de volledige index in RAM houden. Die eis beperkt hoeveel je kunt schalen. Als je dataset te groot wordt, kun je te maken krijgen met hoge operationele kosten. HNSW is bovendien beperkt tot 2.000 dimensies, wat je toepassingen kan beperken.

Tip: Als je kosten wilt beheersen en je zoekopdrachten wilt opschalen naar miljarden vectoren, heeft DiskANN een duidelijk voordeel. Je kunt betaalbare SSD's gebruiken en je geheugenbehoefte laag houden.

Praktijkvoorbeelden

Je ziet de waarde van deze algoritmen in praktijktoepassingen. Veel organisaties gebruiken DiskANN en HNSW voor verschillende soorten vectorzoekproblemen.

• Je kunt een kosteneffectieve hybride methode gebruiken voor approximate nearest neighbor-zoekopdrachten. Deze aanpak combineert SSD-opslag met graafstructuren in het geheugen.
• Je kunt DiskANN inzetten voor statische datasets, zoals onderzoekscorpora, waarin de gegevens niet vaak veranderen.
• Je kunt kiezen voor DiskANN bij kostengevoelige implementaties. Het werkt goed voor toepassingen op miljardschaal waarbij je uitgaven moet beheersen.
• Je kunt DiskANN gebruiken voor queries die latenties tot minder dan 10 milliseconden verdragen. Deze snelheid is voldoende voor veel enterprise-zoektaken.
• Je kunt HNSW combineren met disk-backed inverted files (HNSW-IF) voor hybride zoekopdrachten. Deze methode behaalt een hoge recall en houdt de latentie laag.

Let op: Veel organisaties halen met hybride methoden 90% recall bij een latentie van 10 ms. Deze prestaties voldoen aan de behoeften van de meeste enterprise-AI-zoektoepassingen.

Je kunt je keuze voor een algoritme afstemmen op je workload. Als je wilt schalen, kosten wilt beheersen en de latentie laag wilt houden, geeft DiskANN je de flexibiliteit en efficiëntie die je nodig hebt.

Wanneer je HNSW of DiskANN gebruikt

Het kiezen van het juiste algoritme voor je Azure AI Search-workload kan een groot verschil maken in snelheid, kosten en nauwkeurigheid. Je moet kijken naar je gegevens, je hardware en hoe vaak je gegevens veranderen. Laten we de belangrijkste beslissingscriteria doorlopen, zodat je het beste hulpmiddel voor je vectorzoekbehoeften kunt kiezen.

Beslissingscriteria

Datasetgrootte

Begin altijd met de omvang van je dataset. Werk je met miljoenen vectoren, dan levert HNSW snelle en nauwkeurige zoekresultaten op. Het werkt het best wanneer je data in het geheugen past. Groeit je dataset naar miljarden vectoren, dan wordt DiskANN de betere keuze. Het gebruikt SSD's om het grootste deel van de index op te slaan, waardoor je je geen zorgen hoeft te maken over tekort aan RAM.

Je ziet dat HNSW past bij kleinere workloads, terwijl DiskANN enorme datasets aankan zonder dat het trager wordt.

Hardware en kosten

Je hardware en budget spelen ook een grote rol. HNSW heeft veel RAM nodig omdat het de volledige graaf in het geheugen houdt. Dat kan duur worden naarmate je vectordatabase groeit. DiskANN bespaart geld doordat het het grootste deel van de index op SSD's opslaat, die goedkoper zijn dan RAM. Je hebt alleen voldoende geheugen nodig voor het navigatiedeel van de index.

Wil je de kosten laag houden en toch miljarden vectoren doorzoeken, dan heeft DiskANN duidelijk voordeel.

Latentiebehoefte

Denk na over hoe snel je zoekresultaten nodig hebt. HNSW geeft een zeer lage latentie omdat het in het geheugen zoekt. Je krijgt resultaten in enkele milliseconden als je data in RAM past. DiskANN combineert snelheid en schaal. Het gebruikt een zoekproces in twee stappen, zodat je ook bij enorme datasets snelle resultaten krijgt. Voor de meeste enterprise-toepassingen houdt DiskANN de queryteiten onder de 10 milliseconden.

• HNSW is het best voor workloads waarbij elke milliseconde telt.
• DiskANN werkt goed wanneer je grote datasets snel wilt doorzoeken en een kleine toename in latentie kunt accepteren.

Updatepatronen

Hoe vaak je data verandert, beïnvloedt je keuze. HNSW werkt goed voor statische of langzaam veranderende data. Als je vectoren vaak bijwerkt, moet je mogelijk de index opnieuw opbouwen, en dat kost tijd. DiskANN past zich beter aan frequente updates aan. Het behoudt de nauwkeurigheid en recall, ook wanneer je vaak vectoren toevoegt of wijzigt.

Moet je applicatie veel updates verwerken, dan geeft DiskANN je meer flexibiliteit.

Voorbeeldscenario's

Je kunt praktijkscenario's gebruiken om te bepalen welk algoritme bij je behoeften past.

• HNSW geeft je een hoge recall en een snelle querydoorvoer. Op datasets zoals SIFT1M haal je ongeveer 95% recall@10 in slechts 1-2 milliseconden per query op een CPU.
• DiskANN laat een hogere gemiddelde recall zien, wat betekent dat het meer echte overeenkomsten vindt in grote datasets. Het houdt de nauwkeurigheid hoog, ook als je data groeit.
• HNSW werkt het best voor aanbevelingssystemen of zoekmachines waarbij je topnauwkeurigheid en snelheid nodig hebt.
• DiskANN past bij grootschalig zoeken, zoals het doorzoeken van miljarden productafbeeldingen of documenten, waarbij je snelheid, kosten en schaal in balans moet houden.

HNSW blinkt uit bij workloads die de snelst mogelijke zoekopdracht op kleinere datasets vereisen. DiskANN komt het best tot zijn recht wanneer je grote hoeveelheden data wilt doorzoeken zonder je budget te overschrijden.

Migratie en hybride benaderingen

Je hoeft niet voor elke situatie één algoritme te kiezen. Veel organisaties beginnen met HNSW voor kleinere datasets. Naarmate hun vectordatabase groeit, stappen ze over op DiskANN om meer data aan te kunnen en de kosten laag te houden. Je kunt ook een hybride aanpak gebruiken. Je kunt bijvoorbeeld je meest populaire of recente vectoren met HNSW in het geheugen houden, terwijl oudere of minder gebruikte vectoren met DiskANN op SSD's worden opgeslagen.

• Begin met HNSW voor snelle prototyping en kleine workloads.
• Migreer naar DiskANN zodra je dataset de geheugenlimieten overschrijdt.
• Combineer beide methoden voor de beste balans tussen snelheid en schaal.

Tip: Evalueer je workload regelmatig. Naarmate je data en behoeften veranderen, kun je je aanpak bijstellen om de beste prestaties en waarde te halen.

Door inzicht te krijgen in de omvang van je dataset, je hardware, je latentiebehoefte en je updatepatronen, kun je een weloverwogen keuze maken tussen HNSW en DiskANN. Zo bouw je een vectorzoeksysteem dat past bij je doelen en meegroeit met je bedrijf.

Best practices voor vectorzoeken in Azure

Tips voor indexconfiguratie

Je kunt hoge prestaties halen uit Azure AI Search door een paar belangrijke configuratietips op te volgen. Begin met ervoor te zorgen dat je index binnen één vector search unit past. Zo blijft je zoekfunctie snel en betrouwbaar. Probeer de omvang van je embeddings zo klein mogelijk te houden. Kleinere embeddings verbeteren de querytijden en verhogen het aantal queries per seconde. Gebruik Approximate Nearest Neighbor-queries voor efficiëntie, want die versnellen je zoekopdrachten zonder veel nauwkeurigheid in te leveren.

Houd het aantal resultaten per query tussen 10 en 100. Dit bereik verlaagt de latentie en houdt je zoekfunctie responsief. Vermijd modelendpoints die in productie naar nul schalen. Cold starts kunnen je zoekfunctie vertragen en gebruikers frustreren. Houd rekening met pieken in queries, zodat je systeem plotselinge stijgingen in zoekverkeer aankan. Gebruik service principals met OAuth-tokens voor veilige en efficiënte authenticatie. Gebruik altijd de nieuwste versie van de Python SDK om te profiteren van prestatieverbeteringen. Als je meer doorvoer nodig hebt, schaal dan je endpoint op of verdeel de belasting over meerdere endpoints.

Tip: Een goed geconfigureerde index is de basis van geoptimaliseerde vectorzoekopdrachten in Azure.

Monitoring en optimalisatie

Je moet je zoeksysteem monitoren en optimaliseren om hoge prestaties vast te houden, vooral bij workloads met miljarden vectoren. De onderstaande tabel toont enkele effectieve technieken:

Let op: Regelmatige monitoring helpt je problemen vroeg te signaleren en je zoekfunctie soepel te laten draaien.

Veelvoorkomende valkuilen

Je kunt tegen een aantal veelvoorkomende valkuilen aanlopen bij het opzetten of opschalen van je zoeksysteem in Azure. Een veelgemaakte fout is dat je index te groot wordt voor één zoekeenheid. Dit kan je query's vertragen en je zoekfunctie minder betrouwbaar maken. Het gebruik van grote embeddings kan de prestaties ook schaden. Houd je embeddings daarom altijd zo klein mogelijk voor jouw toepassing.

Een andere valkuil is het negeren van pieken in queries. Als je geen rekening houdt met plotselinge stijgingen in zoekverkeer, kan je systeem onder druk bezwijken. Vertrouwen op endpoints die naar nul schalen, kan leiden tot vertraging door cold starts, wat je zoekfunctie traag maakt. Als je je SDK niet bijwerkt of geen OAuth-tokens gebruikt, loop je beveiligingsrisico's op en mis je prestatieverbeteringen.

Onthoud: Vermijd deze valkuilen om je zoekfunctie snel, veilig en betrouwbaar te houden.

Door deze best practices op te volgen, bouw je een robuuste en efficiënte zoekervaring in Azure. Je verwerkt grote datasets zonder moeite en levert snelle, nauwkeurige resultaten aan je gebruikers.

Je lost het miljardenvectorprobleem in Azure AI Search op door het juiste algoritme voor je situatie te kiezen. DiskANN biedt kosteneffectieve schaalbaarheid voor enorme datasets, terwijl HNSW snelle resultaten levert voor kleinere workloads. Je stemt je algoritme af op je workload, schaal en budget. De onderstaande tabel helpt je het beste endpoint te kiezen:

• Schat je opslagbehoefte door te testen met enkele documenten.
• Houd rekening met updates en het totale contentvolume.

Azure AI Search geeft je flexibiliteit en ondersteunt de innovaties van Microsoft voor enterprise-AI. Om al deze technische inzichten te koppelen aan echte cloudarchitectuur, luister je zeker naar de bijbehorende podcastaflevering HNSW vs DiskANN for Vector Search in Azure AI Search.

Veelgestelde vragen

Wat is het belangrijkste verschil tussen HNSW en DiskANN?

Je gebruikt HNSW voor vectorzoekopdrachten in het geheugen. Met DiskANN sla je het grootste deel van je index op SSD's op. Daardoor is DiskANN beter geschikt voor miljarden vectoren zonder hoge geheugenkosten.

Kun je DiskANN gebruiken voor realtimetoepassingen?

Ja. DiskANN levert zoekopdrachten met lage latentie, vaak onder de 10 milliseconden. Je kunt het gebruiken voor realtime AI-zoektaken, ook met zeer grote datasets.

Hoe bepaal je welk algoritme je gebruikt in Azure AI Search?

Kies HNSW voor kleinere datasets die in het geheugen passen. Kies DiskANN voor enorme datasets die kosteneffectief moeten kunnen schalen. Houd rekening met de omvang van je data, je hardware en je latentie-eisen.

Heeft DiskANN speciale hardware nodig?

Nee. Je kunt DiskANN draaien op standaardservers met SSD's. Je hebt geen dure machines met veel geheugen nodig. Daardoor is schalen eenvoudiger en betaalbaarder.

Hoe houdt Azure AI Search je gegevens veilig?

Azure AI Search gebruikt versleuteling en toegangsbeheer. Jij bepaalt wie toegang heeft tot je gegevens. Met de beveiligingsfuncties van Microsoft bescherm je gevoelige informatie.

Kun je je vectorindex bijwerken zonder downtime?

Je kunt zowel HNSW- als DiskANN-indexen bijwerken. DiskANN ondersteunt efficiënte updates voor grote datasets. Je zoekresultaten blijven actueel zonder dat je systeem offline gaat.

Wat zijn best practices voor het optimaliseren van de prestaties van vectorzoekopdrachten?

Gebruik kleinere embeddings, houd je index binnen één zoekeenheid en monitor de query-latentie. Werk je SDK altijd bij en houd rekening met piekbelasting om de prestaties hoog te houden.

🎧 Luister naar deze aflevering

Wil je een praktische uitleg over HNSW vs DiskANN voor Vector Search in Azure AI Search? Deze aflevering legt het onderwerp helder uit en laat zien waarom het ertoe doet voor Microsoft 365, Azure, Power Platform, beveiliging, AI en modern werken.

Luister naar deze aflevering als je:

• De kernconcepten achter HNSW vs DiskANN voor Vector Search in Azure AI Search wilt begrijpen
• Wilt zien hoe het past in het bredere Microsoft-technologie-ecosysteem
• Wilt leren waar het praktische waarde kan opleveren voor je organisatie

Misschien vind je ook deze gerelateerde M365 FM-afleveringen leuk:

• Improve Microsoft Copilot Accuracy Beyond Vector Search
• Azure AI Search – Simply Explained
• Vector Databases - Simply Explained
• Microsoft Graph API Discovery voor Enterprise Semantic Search
• Zorg dat SharePoint-zoeken eerst de juiste bestanden toont

Ontdek meer praktische Microsoft-gesprekken op M365 FM.

Laatst gecontroleerd: juli 2026.

Voor wie is deze aflevering

Deze aflevering is bedoeld voor Microsoft-beheerders, architecten, ontwikkelaars, beveiligingsspecialisten en zakelijke leiders die een praktische basis nodig hebben voordat ze beslissingen nemen over implementatie, beheer of governance.

🎧 Luister ook naar

• Azure Resource Manager — Een sterk verwante volgende stap om dit onderwerp verder uit te breiden.
• Infrastructure as Code — Een sterk verwante volgende stap om dit onderwerp verder uit te breiden.
• Azure Policy — Een sterk verwante volgende stap om dit onderwerp verder uit te breiden.