Microsoft. Google. AWS. Herkes yapay zeka ajanları için aynı sorunu çözmeye çalışıyor: Gerçek zamanlı LLM uygulamaları için yeterince hızlı bilgi grafikleri nasıl oluşturulur? FalkorDB, grafiklerin nasıl çalıştığını yeniden hayal ederek bu sorunu çözen açık kaynaklı bir grafik veritabanıdır. Geleneksel geçiş yerine seyrek matrisler ve doğrusal cebir kullanır! Onları bu kadar hızlı yapan şeyi anlayalım: Geleneksel grafik veritabanları, ilişkileri bağlı düğümler olarak saklar ve her bir adımla dolaşır. Ama bir sorun var: Bağlantı sorgusu yaptığınızda, veritabanı düğümler ve kenarlar üzerinden haritayı takip eder gibi ilerler. Yapay zeka ajanlarını güçlendiren devasa bilgi grafikleri için bu ciddi bir darboğaz yaratıyor. Peki ya tüm grafiği matematiksel bir yapı olarak temsil edebilseydiniz? İşte burada seyrek matrisler devreye girer. Seyrek bir matris, sadece var olan bağlantıları saklar. Boşa boş alan yok, gereksiz veri yok. Sadece önemli olan ilişkiler. Ve işte atılım şu: Grafiğiniz seyrek bir matriks olduğunda, geçiş yerine doğrusal cebir kullanarak sorgulayabilirsiniz. Sorgularınız matematiksel işlemler haline gelir, düğümler üzerinden adım adım adım yürütme değil. Matematik, geçişten daha hızlıdır. Çok daha hızlı. ...