Microsoft. Google. AWS. Alle versuchen, dasselbe Problem für KI-Agenten zu lösen: Wie baut man Wissensgraphen, die schnell genug für Echtzeit-LLM-Anwendungen sind? FalkorDB ist eine Open-Source-Graphdatenbank, die dies löst, indem sie neu überdenkt, wie Graphen funktionieren. Sie verwendet spärliche Matrizen und lineare Algebra anstelle von traditionellem Traversieren! Lass uns verstehen, was sie so schnell macht: Traditionelle Graphdatenbanken speichern Beziehungen als verlinkte Knoten und durchlaufen sie einen Schritt nach dem anderen. Aber es gibt ein Problem: Wenn du nach Verbindungen suchst, durchläuft die Datenbank Knoten und Kanten, als würdest du einer Karte folgen. Für massive Wissensgraphen, die KI-Agenten antreiben, schafft dies einen ernsthaften Engpass. Aber was wäre, wenn du den gesamten Graphen als mathematische Struktur darstellen könntest? Hier kommen spärliche Matrizen ins Spiel. Eine spärliche Matrix speichert nur die Verbindungen, die existieren. Kein verschwendeter Platz, keine unnötigen Daten. Nur die Beziehungen, die wichtig sind. Und hier ist der Durchbruch: Sobald dein Graph eine spärliche Matrix ist, kannst du ihn mit linearer Algebra abfragen, anstatt zu traversieren. Deine Abfragen werden zu mathematischen Operationen, nicht zu schrittweisen Durchläufen durch Knoten. Mathematik ist schneller als Traversieren. Viel schneller. ...