Microsoft. Google. AWS. Tout le monde essaie de résoudre le même problème pour les agents IA : Comment construire des graphes de connaissances suffisamment rapides pour des applications LLM en temps réel ? FalkorDB est une base de données graphique open-source qui résout ce problème en réimaginant le fonctionnement des graphes. Elle utilise des matrices creuses et l'algèbre linéaire au lieu de la traversée traditionnelle ! Comprenons ce qui les rend si rapides : Les bases de données graphiques traditionnelles stockent les relations sous forme de nœuds liés et les traversent un saut à la fois. Mais il y a un problème : Lorsque vous interrogez des connexions, la base de données parcourt les nœuds et les arêtes comme si elle suivait une carte. Pour des graphes de connaissances massifs alimentant des agents IA, cela crée un goulot d'étranglement sérieux. Mais que se passerait-il si vous pouviez représenter l'ensemble du graphe comme une structure mathématique ? C'est là que les matrices creuses entrent en jeu. Une matrice creuse ne stocke que les connexions qui existent. Pas d'espace gaspillé, pas de données inutiles. Juste les relations qui comptent. Et voici la percée : Une fois que votre graphe est une matrice creuse, vous pouvez l'interroger en utilisant l'algèbre linéaire au lieu de la traversée. Vos requêtes deviennent des opérations mathématiques, pas des marches étape par étape à travers les nœuds. Les mathématiques sont plus rapides que la traversée. Beaucoup plus rapides. ...