Het miljard-vectorprobleem oplossen in Azure AI Search

By Mirko Peters · 2026-08-26

Ontdek de unieke technische uitdagingen van het doorzoeken van enorme datasets op schaal. Deze blogpost laat zien hoe hoge dimensionaliteit en geheugenbeperkingen enterprise AI-workloads beïnvloeden.

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

Ontdek de unieke technische uitdagingen van het doorzoeken van enorme datasets op schaal. Deze blogpost laat zien hoe hoge dimensionaliteit en geheugenbeperkingen enterprise AI-workloads beïnvloeden.

Het miljard-vectorprobleem in Azure AI Search

Uitdagingen van vectorzoekopdrachten op miljardschaal

Je krijgt te maken met het miljard-vectorprobleem wanneer je in enterprise AI enorme datasets moet indexeren en doorzoeken. Het verwerken van miljarden vectoren brengt 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 wilt dat je zoekresultaten actueel en relevant blijven. Het beheren van hoogdimensionale embeddings is daarnaast essentieel voor nauwkeurige zoekresultaten.

Wanneer je werkt met datasets op miljardschaal, loop je tegen verschillende beperkingen aan:

• Hoge dimensionaliteit verhoogt de rekenkosten en kan de zoekprestaties vertragen.
• De semantische kloof tussen vectorrepresentaties en betekenis in de echte wereld kan leiden tot onnauwkeurigheden.
• Opruiming van verouderde gegevens (garbage collection) wordt lastig, waardoor het moeilijk is om verouderde informatie uit indexen te verwijderen.
• De kwaliteit van vectoren hangt af van het embeddingmodel dat je kiest, en dat bepaalt de zoeknauwkeurigheid.
• Schaalbaarheid legt zwaardere eisen aan het geheugen en kan de zoektijden verlengen.
• Het koude-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 miljard-vectorprobleem 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 miljard-vectorprobleem aanpakt. Als je een algoritme zoals HNSW kiest, krijg je snelle toegang en efficiënt zoeken voor grote datasets. Je hebt daarvoor wel veel RAM nodig, wat de kosten kan verhogen. Andere algoritmen, zoals exhaustive KNN, bieden 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. Je kunt de prestaties optimaliseren voor jouw specifieke toepassing door het algoritme af te stemmen op je behoeften. Deze keuze bepaalt hoe goed je enorme datasets verwerkt en hoeveel je aan hardware uitgeeft.

Overzicht van Azure AI Search

Azure AI Search biedt je een krachtig platform om het miljard-vectorprobleem aan te pakken. Je kunt je data vooraf verwerken met geavanceerde opschoon- en verrijkingstools, wat de kwaliteit van je vectoren verbetert vóór indexering. Het platform organiseert je informatie in een vectordatabase die is ontworpen voor ophaaltaken en moderne zoekbehoeften. Je profiteert van robuuste zoek- en ophaalfuncties, waaronder natuurlijketaalverwerking voor semantisch begrip. Beveiliging is sterk, met versleuteling en toegangsbeheer om je data te beschermen.

Azure AI Search integreert soepel met andere Microsoft Azure-diensten en platforms van derden. Je kunt hybride zoeken gebruiken, dat trefwoord- en vectorzoeken combineert voor de beste resultaten. Rangschikking en relevantie-afstemming 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. Gebouwd op de wereldwijde infrastructuur van Azure levert Azure AI Search 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 wel eens 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 op die datapunten zo met elkaar verbindt dat zoeken snel en nauwkeurig is. Elke laag van de graaf heeft een andere dichtheid: de bovenste lagen hebben minder knooppunten en de onderste lagen hebben er meer. Dit ontwerp zorgt ervoor dat je je zoektocht bovenaan kunt starten en naar beneden kunt werken, waarbij je de resultaten steeds verder beperkt. Hnsw is geoptimaliseerd voor vectorzoeken in het geheugen, dus de volledige graaf wordt in RAM bewaard. Deze aanpak levert resultaten met lage latentie op, maar het 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 vectorzoekopdrachten 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 vormt de basis van Azure AI Search en andere services, en is daarmee een belangrijke innovatie voor enterprise-AI.

Hoe HNSW werkt

Opbouw van de graaf

Hnsw bouwt zijn op grafen gebaseerde index op door een hiërarchie van zoekgrafen te maken. 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 die moet worden opgenomen. De nieuwe vector verbindt zich in elke laag met de dichtstbijzijnde buren, tot aan het maximum dat voor die vector is vastgelegd. De bovenste laag heeft de minste knooppunten, waardoor die een goed startpunt voor zoeken is. Lagere lagen hebben meer knooppunten, wat gedetailleerde zoekopdrachten mogelijk maakt. Hnsw kan zijn graaf bijwerken zonder volledige herbouw, zodat je nieuwe data kunt toevoegen naarmate je behoeften groeien.

Zoekproces

Wanneer je met hnsw zoekt, begin je in de bovenste laag van de graaf. Je gebruikt verbindingen over lange afstand om snel naar het gebied te gaan waar je doelvector zich mogelijk bevindt. Naarmate je naar elke volgende laag gaat, worden de verbindingen dichter. Dit helpt je om je zoekopdracht te verfijnen en dichter bij de beste match te komen. In de onderste laag gebruikt hnsw een beamsearch 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-worldnetwerken.
  • Past een snoeistrategie toe om overbodige randen te verwijderen en diversiteit te bevorderen.
  • Het zoekproces bestaat uit het naar beneden doorlopen van lagen, te beginnen met schaarse verbindingen over lange afstand en eindigend met beamsearch 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 maakt het mogelijk om te schalen naar miljarden vectoren door SSD's te gebruiken, waardoor het ideaal is voor enterpriseworkloads in Azure AI Search.

Hoe DiskANN werkt

Hybride geheugen- en SSD-architectuur

Je komt een unieke aanpak tegen wanneer je DiskANN gebruikt voor zoekopdrachten op miljarden vectoren. DiskANN combineert geheugen en SSD-opslag tot een hybride architectuur. Dit ontwerp zorgt ervoor dat je het grootste deel van je vectorindex op SSD's opslaat, die minder kosten dan RAM. Alleen de essentiële navigatiegegevens houd je in het geheugen. Met deze methode 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 daalt.

Je profiteert van een tweefasige queryverwerking. In de eerste fase gebruikt DiskANN PQ-gecomprimeerde vectoren in RAM om snel een kandidatenset te bepalen. In deze stap hoef je niet van schijf te lezen. In de tweede fase haalt DiskANN volledige precisievectoren op van de SSD voor de kandidatenset. Vervolgens bereken je de exacte afstanden om de beste overeenkomsten te vinden. Dit proces zorgt voor een hoge recall en een lage latentie, terwijl het geheugenverbruik laag blijft.

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, waardoor grootschalige toepassingen goedkoper worden.

Zoekproces

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

Je haalt volledige precisievectoren van de SSD op voor elke kandidaat. Je berekent de exacte afstanden tussen je query en deze kandidaten. Dit tweefasenproces zorgt ervoor dat je nauwkeurige resultaten krijgt zonder dat je zoekopdracht vertraagt. Je behaalt een hoge recall omdat DiskANN de beste kandidaten in detail controleert. Je houdt de latentie ook laag, omdat het grootste deel van het 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 en betrouwbare resultaten, ook naarmate je data groeit. Dat maakt DiskANN een sterke keuze voor AI-workloads op ondernemingsniveau 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 zoekopdracht opschalen, kosten verlagen en de prestaties behouden naarmate je data groeit.

Sterke en zwakke punten

HNSW: voor- en nadelen

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

Je schaalt HNSW efficiënt op omdat het O(N log N) gebruikt voor het bouwen van de index. Parallelle constructie laat je meerdere processorkernen gebruiken, wat het proces versnelt. Het geheugengebruik schaalt lineair met de grootte van de dataset, dus je kunt de opslagbehoefte voorspellen. Je moet de volledige graaf echter in RAM bewaren, wat de schaalbaarheid voor datasets met miljarden vectoren beperkt.

DiskANN: voor- en nadelen

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

Overweeg deze punten over DiskANN:

• Kosteneffectief schalen door SSD's te gebruiken in plaats van RAM.
• Hoge nauwkeurigheid en lage latentie op schaal dankzij zoekopdrachten in het geheugen en SSD-leesacties.
• Realtime-updates en hybride ophaling van vectoren plus gefilterde resultaten.
• 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 afstemming vragen zorgvuldige optimalisatie.

Je profiteert van de mogelijkheid van diskann om gequantiseerde vectoren te verwerken, waardoor data wordt gecomprimeerd en zoeken met een zuinig geheugengebruik sneller wordt. Je kunt diskann gebruiken voor workloads met miljarden vectoren zonder je zorgen te maken over RAM-limieten.

Geheugen- en opslagefficiëntie

Je moet geheugen- en opslagefficiëntie meewegen bij de keuze tussen hnsw en diskann voor vectorretrieval. Hnsw werkt goed voor datasets die in het RAM van je server passen. Je krijgt snelle toegang en hoge prestaties, maar je kunt niet verder schalen dan je geheugenlimieten. Diskann laat je datasetgrootte uitbreiden tot de capaciteit van de schijf, waarbij je wat snelheid inruilt voor opslagruimte. Het grootste deel van je index sla je op SSD's op, waardoor diskann ideaal is voor enorme vectordatasets.

Je gebruikt gekwantiseerde vectoren in zowel hnsw als diskann om de opslagbehoefte te verlagen en de retrievalsnelheid te verhogen. De hybride architectuur van diskann laat je je vectorzoekopdrachten schalen terwijl de kosten laag blijven. Je bereikt geheugenefficiënt zoeken voor grootschalige retrievaltaken, vooral wanneer je werkt met gekwantiseerde vectoren en SSD-opslag.

Vergelijking van vectorzoekalgoritmen

Prestaties op schaal

Je moet meten hoe een vectorzoekalgoritme presteert naarmate je dataset groeit. HNSW en DiskANN streven beide naar hoge recall en snelheid, maar hun strategieën verschillen. HNSW maakt gebruik van in-memory-graphs, wat betekent dat je snel nearest neighbor-zoekopdrachten uitvoert zolang je vectoren in RAM passen. DiskANN gebruikt een hybride aanpak met geheugen en SSD, zodat je je zoekprestaties kunt laten meegroeien zonder je zorgen te maken over geheugenlimieten.

Wanneer je nearest neighbor-zoekopdrachten 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. Het grootste deel van je index staat op SSD's, waardoor je miljarden vectoren kunt verwerken. Je gebruikt tweefasig zoeken om snelheid en nauwkeurigheid in balans te houden. De eerste fase zoekt kandidaten in het geheugen, en de tweede fase verfijnt de resultaten met behulp van SSD's.

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

Schaalbaarheid voor miljarden vectoren

Je krijgt nieuwe uitdagingen wanneer je dataset groeit van miljoenen naar miljarden vectoren. HNSW werkt goed tot 50 miljoen vectoren. Je gebruikt HNSW als standaard vectorzoekalgoritme en stemt de parameters af op recall. Wanneer je 50 tot 500 miljoen vectoren bereikt, implementeer je sharding en scalar quantization. Je kunt tweefasige retrieval gebruiken voor efficiëntie. Voor datasets van meer dan 500 miljoen vectoren heb je hiërarchische retrieval en multi-tier-architecturen nodig. Je past agressieve quantization toe op koude data.

DiskANN verandert het spel voor vectorzoeken op miljardenschaal. Het grootste deel van je index staat op SSD's, dus hoef je je geen zorgen te maken over RAM-limieten. Je gebruikt productquantization om vectoren te comprimeren en houdt navigatiegegevens in het geheugen. Je schaalt nearest neighbor-zoekopdrachten op naar miljarden vectoren zonder in te leveren op zoekprestaties. DiskANN ondersteunt clusteringgebaseerd benaderend zoeken en hybride retrieval, wat je helpt bij het beheren van enorme datasets.

DiskANN laat je je vectorzoekalgoritme schalen naar miljarden vectoren, waardoor het ideaal is voor workloads in grote organisaties.

Querylatentie en doorvoer

Bij vectorzoekopdrachten op schaal wil je letten op querylatentie en doorvoer. HNSW geeft je lage latentie bij nearest-neighbor-zoekopdrachten omdat het de volledige graaf in het geheugen houdt. Voor datasets die in het RAM-geheugen passen, krijg je snelle queryreacties en een hoge doorvoer. Naarmate je dataset groeit, neemt de latentie toe zodra je sharding gebruikt of met architecturen met meerdere lagen werkt.

DiskANN werkt met een zoekproces in twee fasen. Eerst doorzoek je de gecomprimeerde vectoren in het geheugen, wat snel kandidaten selecteert. Daarna verfijn je de query door de vectoren met volledige precisie van SSD's op te halen. Zo blijft de latentie laag en blijft de doorvoer hoog, zelfs bij datasets op miljardenschaal. Je optimaliseert het ophalen door SSD-lezingen te bundelen en efficiënte navigatiestructuren te gebruiken.

Met DiskANN behaal je een hoge recall en snelheid, ook als het aantal query's toeneemt. Je hoeft je geen zorgen te maken over geheugenlimieten, dus je kunt de zoekprestaties voor zakelijke toepassingen schalen.

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. Hoe elk algoritme geheugen en opslag gebruikt, beïnvloedt je budget en je mogelijkheden om te schalen.

DiskANN springt eruit 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 gemiddelde omvang. De volledige index moet in het RAM-geheugen passen. 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 gebruiksmogelijkheden kan beperken.

Tip: Als je kosten wilt beheersen en je zoekopdrachten wilt schalen 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 in-memory grafiekstructuren.
• Je kunt DiskANN inzetten voor statische datasets, zoals onderzoekscorpora, waarin de gegevens niet vaak veranderen.
• Je kunt DiskANN kiezen voor kostengevoelige implementaties. Het werkt goed voor toepassingen op miljardenschaal waarbij je uitgaven wilt beheersen.
• Je kunt DiskANN gebruiken voor query's die latenties van minder dan 10 milliseconden aankunnen. Die snelheid is voor veel zakelijke zoektaken snel genoeg.
• 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 behalen 90% recall bij 10 ms latentie met hybride methoden. Deze prestaties voldoen aan de behoeften van de meeste zakelijke AI-zoektoepassingen.

Je kunt je algoritmekeuze 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 HNSW of DiskANN gebruiken

De juiste algoritme kiezen voor je Azure AI Search-workload kan een groot verschil maken in snelheid, kosten en nauwkeurigheid. Je moet kijken naar je data, je hardware en hoe vaak je data wijzigt. Laten we de belangrijkste beslissingscriteria even doornemen, zodat je de beste tool voor je vectorzoekopdrachten kiest.

Beslissingscriteria

Datasetgrootte

Begin altijd met de grootte van je dataset. Als je werkt met miljoenen vectoren, levert hnsw snelle en nauwkeurige zoekresultaten op. Het werkt het best wanneer je data in het geheugen past. Wanneer je dataset groeit naar miljarden vectoren, wordt diskann de betere keuze. Het gebruikt SSD's om het grootste deel van de index op te slaan, dus je hoeft je geen zorgen te maken over tekort aan RAM.

Je ziet dat hnsw past bij kleinere workloads, terwijl diskann enorme datasets aankan zonder aan snelheid in te boeten.

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. Dit kan duur worden naarmate je vectordatabase groeit. Diskann helpt je geld te besparen doordat het het grootste deel van de index op SSD's opslaat, die minder kosten dan RAM. Je hebt alleen voldoende geheugen nodig voor het navigatiedeel van de index.

Als je de kosten laag wilt houden en toch door miljarden vectoren wilt zoeken, dan heeft diskann een duidelijk voordeel.

Latentie-eisen

Denk na over hoe snel je zoekresultaten nodig hebt. Hnsw biedt een zeer lage latentie omdat het in het geheugen zoekt. Je krijgt resultaten in enkele milliseconden als je data in RAM past. Diskann vindt een balans tussen 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 queryduur onder 10 milliseconden.

• Hnsw is het best geschikt voor workloads waarbij elke milliseconde telt.
• Diskann werkt goed wanneer je grote datasets snel moet doorzoeken en een kleine toename in latentie kunt accepteren.

Updatepatronen

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

Als je applicatie veel updates moet verwerken, geeft diskann je meer flexibiliteit.

Voorbeeldscenario's

Je kunt scenario's uit de praktijk gebruiken om te bepalen welk algoritme bij je behoeften past.

• Hnsw levert een hoge recall en 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 juiste overeenkomsten vindt in grote datasets. Het houdt de nauwkeurigheid hoog, ook naarmate je data groeit.
• Hnsw werkt het best voor aanbevelingssystemen of zoekmachines waarbij je topnauwkeurigheid en snelheid nodig hebt.
• Diskann is geschikt voor grootschalig zoeken, zoals het doorzoeken van miljarden productafbeeldingen of documenten, waarbij je snelheid, kosten en schaal in balans moet houden.

Hnsw blinkt uit in workloads die de snelst mogelijke zoekopdracht op kleinere datasets vereisen. Diskann komt tot zijn recht wanneer je enorme hoeveelheden data wilt doorzoeken zonder je budget te overschrijden.

Migratie en hybride aanpakken

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 op SSD's met diskann 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: Controleer je workload regelmatig. Naarmate je data en behoeften veranderen, kun je je aanpak aanpassen om de beste prestaties en waarde te halen.

Als je inzicht hebt in de grootte van je dataset, je hardware, je latentie-eisen en je updatepatronen, kun je een slimme keuze maken tussen hnsw en diskann. Zo bouw je een vectorzoeksysteem dat past bij je doelen en meegroeit met je bedrijf.

Beste praktijken voor vectorzoeken in Azure

Tips voor indexconfiguratie

Je haalt hoge prestaties uit Azure AI Search door een paar belangrijke configuratietips op te volgen. Zorg er allereerst voor dat je indexgrootte binnen één zoekeenheid voor vectoren past. Zo blijft je zoekopdracht snel en betrouwbaar. Probeer de grootte van je embeddings zo klein mogelijk te houden. Kleinere embeddings verkorten de querytijden en verhogen het aantal queries per seconde. Gebruik Approximate Nearest Neighbor-queries, want die versnellen je zoekopdracht zonder veel nauwkeurigheid in te leveren.

Houd het aantal resultaten per query tussen 10 en 100. Dit bereik verkort de latentie en houdt je zoekfunctie responsief. Gebruik in productie geen modelendpoints die naar nul schalen. Cold starts kunnen je zoekopdracht vertragen en gebruikers frustreren. Houd rekening met pieken in queries, zodat je systeem plotselinge stijgingen in zoekverkeer aankan. Gebruik serviceprincipals 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 geoptimaliseerd vectorzoeken in Azure.

Monitoring en optimalisatie

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

Let op: Regelmatige monitoring helpt je problemen vroeg te signaleren en zorgt ervoor dat je zoekfunctie soepel blijft werken.

Veelvoorkomende valkuilen

Bij het opzetten of opschalen van je zoeksysteem in Azure kun je tegen een aantal veelvoorkomende valkuilen aanlopen. Een veelgemaakte fout is dat je index te groot wordt voor één zoekeenheid. Dit kan je queries vertragen en je zoekfunctie minder betrouwbaar maken. Grote embeddings kunnen de prestaties ook schaden. Houd je embeddings daarom altijd zo klein mogelijk voor je use case.

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

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

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

Je lost het miljard-vectorprobleem in Azure AI Search op door het juiste algoritme te kiezen voor jouw situatie. 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 de beste endpoint te kiezen:

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

Azure AI Search geeft je flexibiliteit en ondersteunt de innovaties van Microsoft voor enterprise-AI.

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 realtime toepassingen?

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

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

Je kiest HNSW voor kleinere datasets die in het RAM-geheugen passen. Je kiest 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 goedkoper.

Hoe houdt Azure AI Search je data veilig?

Azure AI Search maakt gebruik van versleuteling en toegangscontroles. Jij bepaalt wie toegang heeft tot je data. De beveiligingsfuncties van Microsoft helpen je gevoelige informatie te beschermen.

Kun je je vectorindex bijwerken zonder downtime?

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

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

Gebruik kleinere embeddings, houd je index binnen één zoekeenheid en monitor de querylatentie. Werk je SDK altijd bij en plan voor piekbelasting van queries om de prestaties hoog te houden.

🎧 Luister naar deze aflevering

Wil je een praktische uitleg van HNSW vs DiskANN voor vectorzoekopdrachten in Azure AI Search? In deze aflevering wordt het onderwerp in duidelijke taal uitgelegd en wordt getoond waarom het ertoe doet voor Microsoft 365, Azure, Power Platform, security, AI en modern werken.

Luister naar deze aflevering als je:

• De kernconcepten achter HNSW vs DiskANN voor vectorzoekopdrachten 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 deze gerelateerde M365 FM-afleveringen ook interessant:

• Verbeter de nauwkeurigheid van Microsoft Copilot voorbij vectorzoekopdrachten
• Azure AI Search – Simply Explained
• Vector Databases - Simply Explained
• Microsoft Graph API Discovery voor semantisch zoeken in de onderneming
• Zorg dat SharePoint-zoekopdrachten eerst de juiste bestanden tonen

Ontdek meer praktische Microsoft-gesprekken op M365 FM.

Laatst beoordeeld: juli 2026.

Voor wie is deze aflevering?

Deze aflevering is bedoeld voor Microsoft-beheerders, architecten, ontwikkelaars, securityprofessionals 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 logische vervolgstap om dit onderwerp verder uit te breiden.
• Infrastructure as Code — Een logische vervolgstap om dit onderwerp verder uit te breiden.
• Azure Policy — Een logische vervolgstap om dit onderwerp verder uit te breiden.