2026-06-08

HNSW vs DiskANN para Pesquisa Vetorial no Azure AI Search

A explosão de aplicações com IA criou um novo desafio: como pesquisar com eficiência bilhões de embeddings vetoriais sem fazer os custos de infraestrutura dispararem? Neste episódio, exploramos o "problema dos bilhões de vetores" e comparamos dois dos principais algoritmos de pesquisa vetorial disponíveis no Azure AI Search: HNSW (Hierarchical Navigable Small World) e DiskANN. Embora o HNSW tenha se tornado o padrão da indústria graças ao seu desempenho rápido em memória e alto recall, ele exige quantidades significativas de RAM à medida que os conjuntos de dados crescem. O DiskANN, originalmente desenvolvido pela Microsoft Research, adota uma abordagem diferente ao aproveitar o armazenamento em SSD para reduzir drasticamente os requisitos de memória, mantendo ao mesmo tempo excelente precisão de pesquisa em escala massiva. Detalhamos como cada algoritmo funciona, onde se destacam e os compromissos que arquitetos precisam considerar ao projetar aplicações de Geração Aumentada por Recuperação (RAG), pesquisa semântica …

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