2026-06-08

HNSW kontra DiskANN dla wyszukiwania wektorowego w Azure AI Search

Eksplozja aplikacji opartych na AI stworzyła nowe wyzwanie: jak efektywnie przeszukiwać miliardy osadzeń wektorowych bez gwałtownego wzrostu kosztów infrastruktury? W tym odcinku przyglądamy się „problemowi miliarda wektorów” i porównujemy dwa wiodące algorytmy wyszukiwania wektorowego dostępne w Azure AI Search: HNSW (Hierarchical Navigable Small World) i DiskANN. Choć HNSW stał się standardem branżowym dzięki szybkiej wydajności w pamięci i wysokiej czułości wyszukiwania (recall), wymaga znacznej ilości pamięci RAM wraz ze wzrostem zbiorów danych. DiskANN, pierwotnie opracowany przez Microsoft Research, stosuje inne podejście, wykorzystując pamięć SSD, aby znacznie zmniejszyć wymagania pamięciowe, zachowując jednocześnie doskonałą dokładność wyszukiwania na dużą skalę. Omawiamy, jak działa każdy z algorytmów, gdzie sprawdzają się najlepiej oraz kompromisy, które architekci muszą uwzględnić podczas projektowania systemów Retrieval-Augmented Generation (RAG), wyszukiwania semantycznego …

Apple Podcasts · Spotify · YouTube · YouTube Music

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