2026-06-08

HNSW против DiskANN для векторного поиска в Azure AI Search

Бурный рост приложений на основе ИИ породил новую задачу: как эффективно искать среди миллиардов векторных эмбеддингов, не раздувая стоимость инфраструктуры? В этом выпуске мы рассматриваем «проблему миллиардов векторов» и сравниваем два ведущих алгоритма векторного поиска, доступных в Azure AI Search: HNSW (Hierarchical Navigable Small World) и DiskANN. HNSW стал отраслевым стандартом благодаря высокой скорости работы в оперативной памяти и высокой полноте выдачи, однако по мере роста наборов данных ему требуется значительный объём RAM. DiskANN, изначально разработанный в Microsoft Research, использует иной подход: он опирается на хранилище на SSD, что существенно снижает требования к памяти и сохраняет отличную точность поиска в масштабе. Мы разбираем, как работает каждый из алгоритмов, где каждый из них проявляет себя лучше всего и какие компромиссы должны учитывать архитекторы при проектировании Retrieval-Augmented Generation (RAG), семантического …

Apple Podcasts · Spotify · YouTube · YouTube Music

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