2026-06-08

HNSW versus DiskANN voor vectorzoekopdrachten in Azure AI Search

De explosie van AI-gestuurde applicaties heeft een nieuwe uitdaging gecreëerd: hoe zoek je efficiënt door miljarden vectorembeddings zonder dat de infrastructuurkosten de pan uit rijzen? In deze aflevering verkennen we het 'miljardenvectorprobleem' en vergelijken we twee toonaangevende vectorzoekalgoritmen die beschikbaar zijn in Azure AI Search: HNSW (Hierarchical Navigable Small World) en DiskANN. HNSW is de industriestandaard geworden dankzij de snelle prestaties in het geheugen en de hoge recall, maar het vereist aanzienlijk veel RAM naarmate datasets groeien. DiskANN, oorspronkelijk ontwikkeld door Microsoft Research, kiest een andere aanpak door gebruik te maken van SSD-opslag om de geheugenvereisten drastisch te verlagen, terwijl de zoeknauwkeurigheid op massale schaal uitstekend blijft. We bespreken hoe elk algoritme werkt, waar ze uitblinken en welke afwegingen architecten moeten maken bij het ontwerpen van Retrieval-Augmented Generation (RAG), semantische …

Apple Podcasts · Spotify · YouTube · YouTube Music

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