Microsoft. Google. AWS. Všichni se snaží vyřešit stejný problém pro AI agenty: Jak vytvořit znalostní grafy, které jsou dostatečně rychlé pro aplikace LLM v reálném čase? FalkorDB je open-source databáze grafů, která tento problém řeší tím, že přepisuje, jak grafy fungují. Používá řídké matice a lineární algebru místo tradičního procházení! Pojďme pochopit, proč jsou tak rychlí: Tradiční grafové databáze ukládají vztahy jako propojené uzly a procházejí je po jednom skoku. Ale je tu problém: Když dotazujete na spojení, databáze prochází uzly a hrany, jako byste sledovali mapu. U masivních znalostních grafů pohánějících AI agenty to vytváří vážné úzké hrdlo. Ale co kdybyste mohli reprezentovat celý graf jako matematickou strukturu? Právě zde přicházejí na řadu řídké matice. Řídká matice ukládá pouze existující spojení. Žádné zbytečné místo, žádná zbytečná data. Jen vztahy, na kterých záleží. A tady je průlom: Jakmile je váš graf řídká matice, můžete ji dotazovat pomocí lineární algebry místo procházení. Vaše dotazy se stávají matematickými operacemi, ne krokovými procházkami uzly. Matematika je rychlejší než pohyb. Mnohem rychleji. ...