Microsoft. Google. AWS. Alle prøver å løse det samme problemet for AI-agenter: Hvordan bygge kunnskapsgrafer som er raske nok for sanntids LLM-applikasjoner? FalkorDB er en åpen kildekode-grafdatabase som løser dette ved å tenke nytt om hvordan grafer fungerer. Den bruker sparsomme matriser og lineær algebra i stedet for tradisjonell traversering! La oss forstå hva som gjør dem så raske: Tradisjonelle grafdatabaser lagrer relasjoner som lenkede noder og går gjennom dem ett hopp om gangen. Men det er et problem: Når du spør etter forbindelser, går databasen gjennom noder og kanter som om den følger et kart. For massive kunnskapsgrafer som driver AI-agenter, skaper dette en alvorlig flaskehals. Men hva om du kunne representere hele grafen som en matematisk struktur? Det er her sparsomme matriser kommer inn. En sparsom matrise lagrer kun forbindelsene som eksisterer. Ingen bortkastet plass, ingen unødvendige data. Bare de relasjonene som betyr noe. Og her er gjennombruddet: Når grafen din er en sparsom matrise, kan du spørre den ved hjelp av lineær algebra i stedet for traversering. Spørringene dine blir matematiske operasjoner, ikke steg-for-steg-vandringer gjennom noder. Matematikk går raskere enn å bevege seg. Mye raskere. ...