2026-06-08

HNSW проти DiskANN для векторного пошуку в Azure AI Search

Вибух застосунків на основі ШІ створив нову проблему: як ефективно шукати серед мільярдів векторних вбудовувань, не спричиняючи величезного зростання витрат на інфраструктуру? У цьому епізоді ми досліджуємо «проблему мільярда векторів» і порівнюємо два провідних алгоритми векторного пошуку, доступні в Azure AI Search: HNSW (Hierarchical Navigable Small World) і DiskANN. Хоча HNSW став галузевим стандартом завдяки швидкій роботі в пам'яті та високій повноті пошуку, зі зростанням наборів даних він потребує значного обсягу оперативної пам'яті. DiskANN, розроблений спочатку в Microsoft Research, використовує інший підхід: він залучає SSD-накопичувачі, щоб суттєво зменшити вимоги до пам'яті, зберігаючи відмінну точність пошуку в масштабах великих обсягів даних. Ми розбираємо, як працює кожен алгоритм, де він найефективніший і які компроміси повинні враховувати архітектори під час проєктування систем генерації з доповненням пошуком (RAG), семантичного …

Apple Podcasts · Spotify · YouTube · YouTube Music

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