Microsoft. Google. AWS. Tutti stanno cercando di risolvere lo stesso problema per gli Agenti AI: Come costruire grafi di conoscenza abbastanza veloci per applicazioni LLM in tempo reale? FalkorDB è un database a grafo open-source che risolve questo problema ripensando a come funzionano i grafi. Utilizza matrici sparse e algebra lineare invece della tradizionale traversata! Cerchiamo di capire cosa li rende così veloci: I database a grafo tradizionali memorizzano le relazioni come nodi collegati e le attraversano un passo alla volta. Ma c'è un problema: Quando interroghi per connessioni, il database percorre nodi e archi come seguire una mappa. Per enormi grafi di conoscenza che alimentano gli agenti AI, questo crea un serio collo di bottiglia. Ma cosa succederebbe se potessi rappresentare l'intero grafo come una struttura matematica? È qui che entrano in gioco le matrici sparse. Una matrice sparsa memorizza solo le connessioni che esistono. Nessuno spazio sprecato, nessun dato non necessario. Solo le relazioni che contano. Ecco la scoperta: Una volta che il tuo grafo è una matrice sparsa, puoi interrogarlo utilizzando l'algebra lineare invece della traversata. Le tue query diventano operazioni matematiche, non passeggiate passo dopo passo attraverso i nodi. La matematica è più veloce della traversata. Molto più veloce. ...