2026-06-08

Azure AI Search में वेक्टर सर्च के लिए HNSW बनाम DiskANN

AI-आधारित एप्लिकेशन के तेज़ विस्तार ने एक नई चुनौती खड़ी कर दी है: बुनियादी ढांचे की लागत को बेतहाशा बढ़ाए बिना अरबों वेक्टर एम्बेडिंग में कुशलता से खोज कैसे की जाए? इस एपिसोड में हम "बिलियन-वेक्टर समस्या" की पड़ताल करते हैं और Azure AI Search में उपलब्ध दो प्रमुख वेक्टर सर्च एल्गोरिदम की तुलना करते हैं: HNSW (Hierarchical Navigable Small World) और DiskANN। HNSW अपनी तेज़ इन-मेमोरी परफ़ॉर्मेंस और उच्च रिकॉल के कारण इंडस्ट्री स्टैंडर्ड बन चुका है, लेकिन डेटासेट बढ़ने के साथ इसे काफ़ी RAM की ज़रूरत पड़ती है। DiskANN, जिसे मूल रूप से Microsoft Research ने विकसित किया था, एक अलग तरीका अपनाता है और SSD स्टोरेज का उपयोग करके मेमोरी आवश्यकताओं को काफ़ी कम कर देता है, साथ ही विशाल पैमाने पर भी उत्कृष्ट सर्च सटीकता बनाए रखता है। हम बताते हैं कि प्रत्येक एल्गोरिदम कैसे काम करता है, वे कहाँ सबसे अच्छा प्रदर्शन करते हैं, और Retrieval-Augmented Generation (RAG), सिमेंटिक … डिज़ाइन करते समय आर्किटेक्ट्स को किन ट्रेड-ऑफ़ पर विचार करना चाहिए।

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